基于卷积神经网络的图像隐写术分析方法

• 作者: 刘晶晶 刘镇 夏炎
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 隐写分析 神经网络 卷积神经 梯度稀疏
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 1965-1968
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.08.029

摘要

为了提高隐写分析的检测准确率,提出了一种改进后的卷积伸进网络的图像隐写分析方法.与深度卷积神经网络相比,使用HPF来提升网络的收敛速度,避免了人工特征提取的时间成本,提高了隐写分析的效率.取消池化层,尤其是在低嵌入率的情况下能够减少嵌入信息的损失.改进的激活函数避免训练过程中的梯度稀疏.实验结果针对HUGO隐写算法,在嵌入率为0.4bpp和0.1bpp的情况下,检测准确率分别能达到89％和80％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘镇		48	220	9.0	12.0
2	夏炎		2	5	1.0	2.0
3	刘晶晶		2	3	1.0	1.0