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基于富模型的分层量化隐写分析算法
被引量：
2
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作者
张聪
张敏情
刘佳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期255-257,265,共4页
针对目前量化隐写分析对嵌入率较低的图像检测效果不好的问题,提出了一种分层量化隐写分析的思想。采用与负载值大小变化相关的权重系数构成的损失函数进行检测,并估计出负载值变化区间,然后对评估后的结果进行分段,使用增大相应分段权...
针对目前量化隐写分析对嵌入率较低的图像检测效果不好的问题,提出了一种分层量化隐写分析的思想。采用与负载值大小变化相关的权重系数构成的损失函数进行检测,并估计出负载值变化区间,然后对评估后的结果进行分段,使用增大相应分段权值的损失函数进行二次检测。实验结果表明,与经典的梯度增量树的算法比较,提出的加权思想以及分层检测法对负载值低的图像检测效果有所提升,整体检测具有较高的准确率。
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关键词
量化隐写分析
分层检测法
损失函数
梯度增量
负载值
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职称材料
题名
基于富模型的分层量化隐写分析算法
被引量：
2
1
作者
张聪
张敏情
刘佳
机构
武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期255-257,265,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379152)
文摘
针对目前量化隐写分析对嵌入率较低的图像检测效果不好的问题,提出了一种分层量化隐写分析的思想。采用与负载值大小变化相关的权重系数构成的损失函数进行检测,并估计出负载值变化区间,然后对评估后的结果进行分段,使用增大相应分段权值的损失函数进行二次检测。实验结果表明,与经典的梯度增量树的算法比较,提出的加权思想以及分层检测法对负载值低的图像检测效果有所提升,整体检测具有较高的准确率。
关键词
量化隐写分析
分层检测法
损失函数
梯度增量
负载值
Keywords
quantitative steganalysis
layered detection
loss function
gradient boosting
payload
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于富模型的分层量化隐写分析算法
张聪
张敏情
刘佳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
2
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