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摘要:
基于精确描述图像小波系数间统计特性的小波域二维隐马尔可夫模型(HMM)参数集合,提出一种针对小波域信息隐藏算法的新型隐写分析技术.通过使用二维HMM对小波系数进行建模,对生成的HMT森林在隐写前后的参数集合构造隐写分类特征,采用SVM分类器进行臆写判别.实验表明该方法适用于小波域隐写术的检测,对小波域QIM、MFP和BPCS隐写有较好的检测性能.
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文献信息
篇名 基于小波域隐马尔可夫模型的小波隐写分析
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 小波域隐写分析 隐马尔可夫模型 参数集合 支持向量机
年,卷(期) 2010,(13) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 170-172
页数 分类号 TP311
字数 4053字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.13.060
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 张大方 湖南大学计算机与通信学院 295 2498 22.0 33.0
2 綦科 湖南大学计算机与通信学院 29 100 6.0 8.0
4 谢冬青 广州大学计算机科学与教育软件学院 70 339 11.0 16.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小波域隐写分析
隐马尔可夫模型
参数集合
支持向量机
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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