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摘要:
针对隐写分析中检测隐秘信息存在的问题,综合现有的检测算法,利用贝叶斯的独立二值分类模型,提出一种隐写分析算法.对其进行分类效果分析和参数控制,并将其应用到图像空域最低有效位隐写的检测中,结果表明,该方法较大程度地降低了虚警率和漏报率,并可以通过调整参数改善分类效果.
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隐写检测
直方图
神经网络
分类算法
特征
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隐写
隐藏信息检测
JPEG
嵌入比率
统计不可检测性
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于多种检测算法的隐写分析方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 隐写分析 贝叶斯分类 虚警率 漏报率 ROC分析
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 150-152,155
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3949字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.08.052
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘九芬 解放军信息工程大学信息研究系 11 76 6.0 8.0
2 张卫明 解放军信息工程大学信息研究系 12 104 7.0 9.0
3 陈嘉勇 解放军信息工程大学信息研究系 13 134 8.0 11.0
4 邓诗智 解放军信息工程大学信息研究系 2 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2016(2)
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研究主题发展历程
节点文献
隐写分析
贝叶斯分类
虚警率
漏报率
ROC分析
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
项目类型:
学科类型:
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