一种针对LSB匹配隐写的负载定位新算法

• 作者: 奚玲 平西建 张涛 闫晓蒙
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: LSB匹配隐写 隐写分析 负载定位 SVM分类器
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 145-151
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.01.015

摘要

针对最不重要比特位(Least significant bit,LSB)匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法.将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置.本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性.针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率(Maximum aposteriori,MAP)载体估计方法做出比较,在低嵌入率条件下,本文方法的定位性能有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	奚玲	解放军信息工程大学信息系统工程学院	8	44	4.0	6.0
2	平西建	解放军信息工程大学信息系统工程学院	61	649	10.0	22.0
3	张涛	解放军信息工程大学信息系统工程学院	37	279	9.0	15.0
4	闫晓蒙	解放军信息工程大学信息系统工程学院	2	0	0.0	0.0