原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对目前量化隐写分析对嵌入率较低的图像检测效果不好的问题,提出了一种分层量化隐写分析的思想。采用与负载值大小变化相关的权重系数构成的损失函数进行检测,并估计出负载值变化区间,然后对评估后的结果进行分段,使用增大相应分段权值的损失函数进行二次检测。实验结果表明,与经典的梯度增量树的算法比较,提出的加权思想以及分层检测法对负载值低的图像检测效果有所提升,整体检测具有较高的准确率。
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文献信息
篇名 基于富模型的分层量化隐写分析算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 量化隐写分析 分层检测法 损失函数 梯度增量 负载值
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 255-257,265
页数 4页 分类号 TP309.2
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.059
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 张敏情 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室 112 324 8.0 11.0
2 刘佳 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室 44 88 4.0 6.0
3 张聪 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
量化隐写分析
分层检测法
损失函数
梯度增量
负载值
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导