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基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法
被引量：
6
1
作者
穆晓芳
邓红霞
+1 位作者
李晓宾
赵鹏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期174-179,共6页
为了提高图像隐写分析的检测准确率,提出了一种基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法。第一阶段,设计了基于模糊理论的隐写模式检测算法,检测部分已知隐写算法的隐写内容;第二阶段,基于人工蜂群算法分析了含密图像的区域与密度双...
为了提高图像隐写分析的检测准确率,提出了一种基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法。第一阶段,设计了基于模糊理论的隐写模式检测算法,检测部分已知隐写算法的隐写内容;第二阶段,基于人工蜂群算法分析了含密图像的区域与密度双重特征,通过双重特征的分析检测未知隐写算法的嵌入内容。基于公开隐写图像数据集的实验结果表明,所提的两阶段隐写分析算法可获得较高的检测率,同时具有理想的计算效率。
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关键词
人工蜂群算法
图像隐写分析
模糊理论
邻接像素
多特征分析
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题名
基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法
被引量：
6
1
作者
穆晓芳
邓红霞
李晓宾
赵鹏
机构
太原师范学院计算机系
太原理工大学信息与计算机学院
北京航空航天大学计算机学院
中国社会科学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期174-179,共6页
基金
国家自然科学基金项目(F020308)
山西省重点研发计划项目(201803D31055)
山西省自然科学基金项目(201801D121135)资助
文摘
为了提高图像隐写分析的检测准确率,提出了一种基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法。第一阶段,设计了基于模糊理论的隐写模式检测算法,检测部分已知隐写算法的隐写内容;第二阶段,基于人工蜂群算法分析了含密图像的区域与密度双重特征,通过双重特征的分析检测未知隐写算法的嵌入内容。基于公开隐写图像数据集的实验结果表明,所提的两阶段隐写分析算法可获得较高的检测率,同时具有理想的计算效率。
关键词
人工蜂群算法
图像隐写分析
模糊理论
邻接像素
多特征分析
Keywords
Artificial Bee Colony algorithm
Image steganalysis
Fuzzy theory
Adjacent pixels
Multi-feature analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工蜂群算法的两阶段图像隐写分析算法
穆晓芳
邓红霞
李晓宾
赵鹏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
6
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