基于特征排名的图像隐写分析算法

• 作者: 孙寿健 张兴春
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 集成分类器 特征排名 互信息得分
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 490-496
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20183306.0490

摘要

为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法.首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器.最后使用集成分类器进行分类.实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果.针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙寿健	武警黑龙江总队佳木斯支队司令部	2	2	1.0	1.0