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基于预分类和特征扩展的 JPEG 图像隐写分析
基于预分类和特征扩展的 JPEG 图像隐写分析
作者:
刘晓娟
田煜衡
郭继昌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
隐写分析
图像内容复杂度
预分类
特征扩展
摘要:
联合图像专家组(joint photographic experts group,JPEG)图像的隐写分析性能不仅与信息嵌入方式有关,同时与其自身的内容复杂度也紧密相关。本文提出一种基于预分类和特征扩展的新方法以提高 JPEG图像通用隐写分析准确性。首先采用图像内容复杂度度量准则将训练样本划分为若干互相重叠的类别,并对每一类子库分别提取更加有效的扩展特征集以及构造各自的分类器模型;对于给定的待测图像,根据其内容复杂度与各类复杂度均值的最小距离进行预分类,提取特征并进行相应类别的分类器测试。实验结果表明,该方法对典型的 JPEG 图像隐写算法具有更好的检测性能。
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基于特征函数和质量因子的JPEG图像隐写分析
信息隐藏
图像隐写
隐写分析
特征函数
质量因子
基于校准DCT特征的JPEG图像隐写分析
JPEG图像
联合概率密度
校准
SVM
隐写分析
基于LSSVM的JPEG图像隐写分析算法
数字隐写
隐写分析
JPEG图像
最小二乘支持向量机
彩色JPEG图像的隐写分析
隐写术
隐写分析
广义高斯分布
鉴别信息
最大似然估计
支持向量机
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于预分类和特征扩展的 JPEG 图像隐写分析
来源期刊
系统工程与电子技术
学科
工学
关键词
隐写分析
图像内容复杂度
预分类
特征扩展
年,卷(期)
2016,(11)
所属期刊栏目
软件、算法与仿真
研究方向
页码范围
2670-2677
页数
8页
分类号
TP391
字数
5692字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-506X.2016.11.31
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郭继昌
天津大学电子信息工程学院
77
735
14.0
24.0
2
刘晓娟
天津大学电子信息工程学院
1
0
0.0
0.0
3
田煜衡
天津大学电子信息工程学院
4
2
1.0
1.0
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引文网络
引文网络
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
隐写分析
图像内容复杂度
预分类
特征扩展
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
主办单位:
中国航天科工防御技术研究院
中国宇航学会
中国系统工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-506X
CN:
11-2422/TN
开本:
16开
出版地:
北京142信箱32分箱
邮发代号:
82-269
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
总被引数(次)
116871
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