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基于共生特征和集成多超球面OC-SVM的JPEG隐密分析方法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2009-05-15

Journal:电子与信息学报

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:31

Issue:5

Page Number:1180-1184

ISSN No.:1009-5896

Key Words:隐密分析;共生特征;多超球面;一类支持向量机;Bagging

Abstract:隐密是指将秘密信息以不可察觉的方式隐藏于其他载体之中的技术.隐密分析的目的是检测秘密信息的存在并最终提取秘密信息.目前基于二类或多类分类器的盲隐密分析方法可有效检测已知隐密算法,但无法对未公开隐密算法的生成图像进行检测.该文提出了一种新的JPEG盲隐密分析方法,对已知或未公开隐密算法都可检测.基于共生特征和多超球面OC-SVM分类器,本方法利用能有效对载体JPEG图像的统计分布边界建模.为进一步提高检测性能,还应用Bagging集成学习算法提高分类器的泛化能力.实验结果表明,该文方法能较为准确地检测出典型JPEG隐密算法生成的含密图像,性能优于已有的同类隐密分析方法.

Pre One:基于多元回归的JPEG隐密分析方案

Next One:JPEG隐密分析中的重压缩检测