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摘要:
针对Farid泛盲掩密分析方法所选的图像分类特征数目多而且具有相关性的缺陷,采用主成分分析技术对特征进行去相关性的预处理,并基于RBF网络提出了新的掩密分析方案.该方案不但大大降低了用于分类的图像特征的维数,从而提高了掩密分析速度,而且提高了掩密分析的检测性能.分别利用该方案和Farid的方案对JSteg等软件掩密后的图像进行检测,比较实验结果表明,对于不同长度的嵌入消息,该算法具有更好的检测性能.
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文献信息
篇名 基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案
来源期刊 中山大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 掩密分析 泛盲掩密分析 主成分分析 RBF网络
年,卷(期) 2004,(z2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-70
页数 5页 分类号 TN918|TP391
字数 3418字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0529-6579.2004.z2.017
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研究主题发展历程
节点文献
掩密分析
泛盲掩密分析
主成分分析
RBF网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中山大学学报(自然科学版)
双月刊
0529-6579
44-1241/N
大16开
广东省广州市新港西路135号
46-15
1955
chi
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5017
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