基于图像多域特征缩放与BP网络的信息隐藏盲检测

• 作者: 刘粉林 汪萍 王道顺 罗向阳
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息隐藏 盲检测 特征缩放 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（z1）
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 3996字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2007.z1.019

摘要

为了提高图像信息隐藏通用盲检测的正确检测率,扩大通用盲检测的适用范围,提出一种基于多域特征缩放的图像信息隐藏盲检测方法.从图像的空域、DCT域和DWT域分别提取相邻像素对统计偏离度、DCT系数宏块中拉普拉斯分布的尺度参数的方差,以及小波系数高阶统计量作为特征,并按域进行特征值缩放,组成26维向量;然后设计BP神经网络分类器,进行训练和分类实现.对8种BMP和JPEG图像典型隐藏方法在多种嵌入比率情况下进行了实验,结果表明:该方法能对多种典型隐藏方法进行较为可靠的盲检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘粉林	解放军信息工程大学信息工程学院	44	385	12.0	16.0
2	汪萍	解放军信息工程大学信息工程学院	3	29	2.0	3.0