结合重采样图像多分类的隐写分析算法

• 作者: 张涛 谢凯
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 重采样图像 插值算法 支持向量机 多分类
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与信息安全
• 页码范围: 647-653,696
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2014.06.002

摘要

针对包含不同重采样图像和单次采样图像的混合异构图像进行隐写分析时,由于其统计特性的差异会造成隐写检测分类器中测试样本和训练样本的“失配”现象,从而降低隐写分析算法的检测性能.文章首先分析了不同插值算法和不同重采样因子的重采样图像作为训练样本和测试样本时,训练样本和测试样本“失配”对隐写分析的影响,随后构造了一种基于SVM的多分类器,用以对重采样图像进行多分类,最后提出了一种结合重采样图像多分类的隐写分析算法,降低了“失配”对隐写分析算法的影响,提高了混合异构图像环境下隐写分析算法的检测效果,并以LSBM隐写算法为例进行实验,实验结果验证了本算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛		44	336	8.0	17.0
2	谢凯		1	0	0.0	0.0