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基于净图的多模纹理空域隐写分析
1
作者
高深
林家骏
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期754-758,共5页
提出了一种基于净图的多模纹理空域隐写分析方法。首先将图片进行切割并按照梯度能量划分成不同的集合;然后对这些集合中的图片用小波镜像滤波器恢复和进行LSB二次攻击,并提取三维净图特征向量;最后通过One-class SVM进行训练,得到多超...
提出了一种基于净图的多模纹理空域隐写分析方法。首先将图片进行切割并按照梯度能量划分成不同的集合;然后对这些集合中的图片用小波镜像滤波器恢复和进行LSB二次攻击,并提取三维净图特征向量;最后通过One-class SVM进行训练,得到多超球体SVM。该方法的优点是训练不需要载密图像,对空域隐写分析有很好的效果,在嵌入率为100%、50%、20%时,平滑组分别有100%、99.73%、66.22%的检出率,粗糙组分别有97.6%、72.6%、29.4%的检出率。
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关键词
One—class
SVM
多模纹理
QMF
梯度能量
LSB二次攻击
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题名
基于净图的多模纹理空域隐写分析
1
作者
高深
林家骏
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期754-758,共5页
文摘
提出了一种基于净图的多模纹理空域隐写分析方法。首先将图片进行切割并按照梯度能量划分成不同的集合;然后对这些集合中的图片用小波镜像滤波器恢复和进行LSB二次攻击,并提取三维净图特征向量;最后通过One-class SVM进行训练,得到多超球体SVM。该方法的优点是训练不需要载密图像,对空域隐写分析有很好的效果,在嵌入率为100%、50%、20%时,平滑组分别有100%、99.73%、66.22%的检出率,粗糙组分别有97.6%、72.6%、29.4%的检出率。
关键词
One—class
SVM
多模纹理
QMF
梯度能量
LSB二次攻击
Keywords
one class SVM
multi-mode texture
QMF
gradient energy
LSB second attacking
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于净图的多模纹理空域隐写分析
高深
林家骏
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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