基于双向马尔可夫模型的JPEG图象隐写分析

• 作者: 宣国荣 崔霞 朱秀明 童学锋 黄聪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 JPEG图象 双向马尔可夫模型 阈值贝叶斯分类 SVM分类
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.23.010

摘要

提出了一种基于双向马尔可夫模型的JPEG图象的通用隐写分析方法,利用量化后分块DCT系数的中低频系数间的相关性,提取DCT块内和块间的特征,采用阈值贝叶斯分类方法进行识别,并且与SVM分类器的识别效果进行了比较.针对4种公认的JPEG嵌入方法--F5、Outguess、MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图象库上做实验,取得了很好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童学锋	同济大学计算机科学与工程系	35	493	11.0	21.0
2	宣国荣	同济大学计算机科学与工程系	57	890	14.0	28.0
3	朱秀明	同济大学计算机科学与工程系	3	60	2.0	3.0
4	黄聪	同济大学计算机科学与工程系	6	56	6.0	6.0
5	崔霞	同济大学计算机科学与工程系	4	20	3.0	4.0