一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算法

• 作者: 孙文君 张敏情 张英男 曹镇
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 图像隐写分析 集成分类器 旋转森林 多分类器集成 加权投票
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2297-2302
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7011字
• 语种: 中文

摘要

针对图像隐写分析中,集成分类器的基分类器精度较低、分类器种类单一的缺点,提出一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算法.首先随机生成若干特征子空间并与训练样本组成不同的样本子集,然后对每个样本子集使用旋转森林算法训练费歇尔线性分类器、极限学习机与支持向量机三种分类器,并通过加权投票的方式将三种分类器集成为一个基分类器.最后将各基分类器分类结果使用简单投票法进行集成.实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和集成极限学习机分类器相比,该算法降低了3.2%与1.1%的误检率,能够有效提升集成分类器的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	曹镇	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	6	8	2.0	2.0
3	张英男	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	15	52	4.0	6.0
4	孙文君	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	5	15	3.0	3.0