基于流形学习的JPEG图像定量隐写分析算法

• 作者: 张明超 蔡晓霞 陈红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 定量隐写分析 特征提取 流形学习 JPEG图像
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 175-179
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0325

摘要

提出了一种基于DCT系数统计特性的JPEG图像定量隐写分析算法。该算法在对JPEG图像DCT系数的统计模型进行研究的基础上，提取了能够反映嵌入容量变化规律的特征参数α。以特征参数α为基础，提出了基于流形学习的特征提取算法，通过LIB-SVM分类器进行训练，估计隐写对DCT系数的更改比率。实验结果表明，与传统的定量分析算法相比，提出的算法具有更高的估计准确率和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡晓霞		35	105	6.0	7.0
2	陈红		34	105	6.0	8.0
3	张明超		1	0	0.0	0.0