基于加权融合和马尔可夫矩阵的JPEG图像隐写分析

• 作者: 周治平 惠卯卯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐写分析 zigzag差分 马尔可夫矩阵 加权特征 特征融合 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 4790-4792
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.12.111

摘要

针对JPEG图像隐写方法,从特征加权融合的角度设计了一种分类器.该方案首先对DCT (discrete cosine transform)域块内系数分别进行横向、纵向和zigzag差分运算,使用马尔可夫转移矩阵挖掘差分系数间的关联,生成局部马尔可夫特征;依据各向特征对分类的贡献程度设置权重,生成加权平均特征并使用SVM (support vector machine)进行分类.实验结果验证了该方案的有效性,4:4:3加权平均特征对嵌入率为0.05时的四种隐写方法(Outguess、F5、Mb1和Mb2)其检测率均高于91%,同时该特征融合操作并未增加特征的维数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周治平	江南大学通信与控制工程学院	105	522	11.0	16.0
2	惠卯卯	江南大学通信与控制工程学院	2	9	2.0	2.0