基于均值方差评价系数与多分类器的AMR语音隐写分析方法

• 作者: 吴倩 吴彦鹏 张辉极 陈明辉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 支持向量机 自适应多速率语音编码 一对一分类
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 209-218
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 10605字
• 语种: 中文

摘要

信息隐藏技术在智能手机上具有很强的隐蔽性和可操作性,对传统的手机取证技术提出了更高的要求和挑战.自适应多速率语音编码是智能手机中常用的语音编码,通过分析其编码过程和信息隐藏的特性可设计多种特征用于隐写分析.为进一步提高隐写分析的检测效果,均值方差评价系数被用于支持向量机的一对一分类器集合中各分类器的特征选择.依据评价结果,各分类器可挑选不同的特征子集进行训练,训练后的分类器集合不仅可用于检测信息隐藏,还能识别出隐藏所使用的方法类别,较现有方法,其在分类准确性上也有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴彦鹏		2	1	1.0	1.0
2	吴倩		1	1	1.0	1.0
3	陈明辉		3	1	1.0	1.0
4	张辉极		3	31	1.0	3.0