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题名基于逐像素概率预测的图像隐写定位研究
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作者
陈升
李智
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机构
贵州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第12期85-93,共9页
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基金
国家自然科学基金(61462013)。
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文摘
为进一步增强图像隐写分析的实用性,对内容自适应隐写术和非内容自适应LSB matching的隐写像素定位问题展开研究,提出一种端到端的图像隐写定位网络PSL_NET,在输入端输入一张图像,输出端定位出图像的隐写像素的位置。在预处理层中,利用空域富模型的高通滤波器提取残噪图像;在深度残差层中,通过深度残差学习增强隐写特征的表达能力;在像素预测层中,利用标记出隐写像素实际位置的掩码图像进行有监督地学习,增强网络对局部隐写像素的感知能力,无区别对待平滑或者纹理区域的像素,逐一预测图像每位像素是真实位或是隐写位,最终预测出图像的隐写像素位;从目标函数层面解决正负样本的不均衡问题,提升检测精度。在基于BOSSbase v1.01数据源展开的实验中,该网络对经自适应隐写术S-UNIWARD在负载为0.4 BPP嵌入的隐写图像的像素检测准确度为0.98174,实验验证该网络同时适用于对经非内容自适应隐写术LSB matching嵌入后的隐写图像进行隐写像素定位。
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关键词
图像隐写分析
内容自适应隐写术
lsb
matching
深度学习
隐写定位
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Keywords
image steganalysis
content adaptive steganography
lsb matching
deep learning
steganography location
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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