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题名基于异常点检测的通用无监督隐写取证算法
被引量：2
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作者
吴运达
张涛
侯晓丹
徐琛
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机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期239-244,251,共7页
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基金
国家自然科学基金(61572518
61272490)
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文摘
针对图像隐写分析时存在的载体来源失配问题,提出一种结合图像检索和异常点检测的通用无监督隐写取证算法。对待测图像,从图像数据集中检索具有相似统计特性的载体图像构造辅助图像集,而载密图像可视为载体图像中的异常点,通过异常检测的方法实现载密图像的无监督通用盲检测,避免失配问题和复杂的分类器设计过程。对于低维检测特征和富模型特征,分别使用针对基于密度和基于高维空间的异常检测算法进行隐写检测。实验结果表明,与典型的空域隐写算法相比,该算法具有更高的检测效率。
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关键词
图像隐写分析
通用盲检测
图像滤波检测
图像检索
局部异常因子
异常点检测
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Keywords
image steganalyasis
universal blind detection
image filtering detection
image retrieval
Local Outlier Factor（LOF）
outlier detection
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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