基于实验的典型隐写通用盲检测方法性能分析

• 作者: 刘粉林 张谦 王九智 罗向阳
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写 通用盲检测 实验分析 特征提取 分类器
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 312-318
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2012.03.012

摘要

现有文献中存在多种数字图像信息隐写通用盲检测方法,其检测正确率和适用的范围各不相同.基于同一实验图像库,对现有的典型隐写通用盲检测方法的性能进行了一系列实验分析.涉及到的盲检测方法包括质心法、概率密度函数矩法、特征函数矩法、共生矩阵法、两域特征联合法、三域特征综合法和基于小波包分解的检测方法等.从实验的角度给出了小波包分解特征法性能最优、多域特征提取方法更适合与BP(Back Propagation)神经网络分类器搭配使用等结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘粉林	信息工程大学信息工程学院	22	130	6.0	11.0
2	罗向阳	信息工程大学信息工程学院	12	153	4.0	12.0
3	张谦	信息工程大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	王九智	信息工程大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0