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摘要:
针对图像隐写分析时存在的载体来源失配问题,提出一种结合图像检索和异常点检测的通用无监督隐写取证算法.对待测图像,从图像数据集中检索具有相似统计特性的载体图像构造辅助图像集,而载密图像可视为载体图像中的异常点,通过异常检测的方法实现载密图像的无监督通用盲检测,避免失配问题和复杂的分类器设计过程.对于低维检测特征和富模型特征,分别使用针对基于密度和基于高维空间的异常检测算法进行隐写检测.实验结果表明,与典型的空域隐写算法相比,该算法具有更高的检测效率.
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文献信息
篇名 基于异常点检测的通用无监督隐写取证算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 图像隐写分析 通用盲检测 图像滤波检测 图像检索 局部异常因子 异常点检测
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 239-244,251
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 5167字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.11.039
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 张涛 解放军信息工程大学信息系统工程学院 37 279 9.0 15.0
2 侯晓丹 解放军信息工程大学信息系统工程学院 3 7 2.0 2.0
3 吴运达 解放军信息工程大学信息系统工程学院 1 2 1.0 1.0
4 徐琛 解放军信息工程大学信息系统工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像隐写分析
通用盲检测
图像滤波检测
图像检索
局部异常因子
异常点检测
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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