基于改进AdaBoostSVM的JPEG图像多特征融合隐写检测方法

• 作者: 廖彬 谢振泽 钟尚平
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoostSVM 多特征融合 隐写检测 特征组合
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 120-122,238
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.07.032

摘要

传统的JPEG图像盲隐写检测算法主要是通过单个或是两个特征集融合的方式来设计.而对于多个特征集,如何从这些特征集中选取一个较优的组合进行融合,目前尚处于研究阶段.本文提出一种基于改进AdaBoostSVM的多特征融合隐写检测方法,并通过设计多个实验来验证算法的性能.通过实验比较,在JPEG图像隐写多特征融合盲检测中,该方法能够在有限的计算复杂度下得到一个融合效果较优的特征组合.

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	廖彬	福州大学信息化建设办公室	11	8	1.0	2.0
3	谢振泽	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0