基于SPAM和特征优化的通用隐写分析算法改进

• 作者: 杨榆 杨雪 雷敏
• 来源期刊: 成都信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 通用隐写分析 SPAM Fisher score 维度规约
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学与技术
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4295字
• 语种: 中文

摘要

通用隐写分析特征的高维化趋势加剧,导致算法时间复杂度和空间复杂度急速上升.因此,研究如何在维持检测率水平的同时降低特征维度,对隐写分析的实用性有重要意义.本研究通过主成分分析确定特征矢量的最优维度;借用费希尔线性判别式思想,以“类内聚合”和“类间离散”程度评价各维特征区分自然和隐写载体的能力,进而选取最优子集.分析针对主流通用检测模型的基础——SPAM模型进行,仿真实验证明,优化子集具有良好检测性和较低计算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨榆	北京邮电大学信息安全中心	32	187	7.0	12.0
2	雷敏	北京邮电大学信息安全中心	40	145	6.0	9.0
3	杨雪	北方工业大学电子信息工程学院	8	3	1.0	1.0