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Indexed by:会议论文

Date of Publication:2015-03-28

Page Number:508-514

Key Words:数字图像;隐密分析;半监督学习;集成映射

Abstract:图像隐密分析的目的是,通过分析网络日常图像的微观统计特征,检测图像数据中可能潜藏的秘密信息.采用隐密特征提取结合分类器的隐密分析技术能较好的对隐密图像进行判决.但大多数分类系统的分类精度严重依赖于有标记训练样本的数量.因此,在有限数量的标记样本下,如何充分利用大量无标记样本来提高隐密判决精度已成为隐密分析领域亟待解决的问题.本文结合集成映射的方法,利用有限的有标签数据,充分挖掘大量的无标签样本信息,提出一种基于集成映射的隐密分析方法.实验结果表明本算法在有标记样本较少的情况下,能很好的提高隐密分析的性能.