基于半监督学习的JPEG图像通用隐写检测方法

• 作者: 钟尚平 陈东泳
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 通用隐写检测 JPEG图像 半监督学习 EM算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 169-172
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.02.048

摘要

目前,JPEG图像的通用隐写检测是基于监督学习的,其关键技术包括图像特征提取和分类器的设计.首次提出了运用半监督学习中的EM算法来进行分类器的设计,该方法利用大量未标记样本辅助少量有标记样本进行分类器的学习.针对经典的JPEG隐写方法:Outguess和F5,用监督学习与文中半监督学习方法进行实验对比,结果表明,在缺少大量标记样本的情况下,文中方法能得到较好的分类性能,从而提高了JPEG图像通用隐写检测方法的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟尚平	福州大学数学与计算机科学学院	29	152	7.0	11.0
2	陈东泳	福州大学数学与计算机科学学院	1	3	1.0	1.0