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基于JPEG双量化效应的图像盲取证 被引量:5
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作者 段新涛 彭涛 +1 位作者 李飞飞 王婧娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3198-3202,共5页
JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索。根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩。而JPEG图... JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索。根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩。而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值。然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取。实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高。 展开更多
关键词 双量化效应 盲取证 图像篡改 拉普拉斯分布
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一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法 被引量:3
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作者 毛文涛 徐文涛 +1 位作者 薛天宇 何玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1827-1831,共5页
针对现有特征选择算法大多对特征之间的结构化效应考虑不充分、可能导致所选择出的特征集存在冗余、进而影响算法效率和代表特征精确度的缺点,提出一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法.该算法基于相关性强的特征其系数距离也... 针对现有特征选择算法大多对特征之间的结构化效应考虑不充分、可能导致所选择出的特征集存在冗余、进而影响算法效率和代表特征精确度的缺点,提出一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法.该算法基于相关性强的特征其系数距离也较近的假设,首先引入分组标识矩阵,构建基于距离的组内特征相关性和组间特征区分度的度量标准,将分组特征选择问题转换为0-1多目标优化问题;其次,引入离散型粒子群算法,优化分组标识矩阵,使得组间区分度和组内相关性同时尽可能大,最终自适应确定最优分组结构.在UCI标准数据集上的对比实验结果表明,本文所提算法可以很好地识别特征中蕴含的分组结构,与现有代表性算法相比,该算法具有更高的分类预测精度. 展开更多
关键词 特征选择 分组结构 离散型粒子群算法 0-1规划
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将稀疏自动编码器用于置换混叠图像盲分离 被引量:2
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作者 段新涛 李飞飞 +2 位作者 刘尚旺 彭涛 王婧娟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第5期608-617,共10页
针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像... 针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混叠图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混叠图像。将解码后图像与原置换混叠图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定置换区域,采用自适应阈值化操作分离出含噪声的置换区域,实现对置换区域的自动检测和分离。实验结果表明,采用本算法在置换区域位置、大小、个数和所含噪声类型、大小均未知的情况下,能有效地分离出含噪声的置换区域。 展开更多
关键词 盲分离 置换混叠图像 稀疏自动编码器 深度学习 噪声检测
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基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机研究
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作者 王金婉 毛文涛 +1 位作者 王礼云 何玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期62-67,共6页
针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机。该方法的核心思路是根据在线贯序数据的分布特性,均衡各类别样本,以减少少类样本合成过程中的盲目性,... 针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机。该方法的核心思路是根据在线贯序数据的分布特性,均衡各类别样本,以减少少类样本合成过程中的盲目性,主要包括离线和在线两个阶段。离线阶段采用主曲线分别建立各类别样本的分布模型,利用少类样本合成过采样算法对少类样本过采样,并根据各样本点到对应主曲线的投影距离分别为其设定相应大小的隶属度,最后根据隶属区间削减多类和少类虚拟样本,进而建立初始模型。在线阶段对贯序到达的少类样本过采样,并根据隶属区间均衡贯序样本,进而动态更新网络权值。通过理论分析证明了所提算法在理论上存在损失信息上界。采用UCI标准数据集和实际澳门气象数据进行仿真实验,结果表明,与现有典型算法相比,该算法对少类样本的预测精度更高,数值稳定性更好。 展开更多
关键词 在线贯序极限学习机 不均衡数据 主曲线 少类样本合成过采样
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基于NSCT域二次模糊相关性的运动模糊置换混叠图像盲分离
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作者 段新涛 王婧娟 范晓艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第5期1057-1061,共5页
针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;... 针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;其次,利用系数的冗余特性求其和图像;然后,对和图像分块,估计各对应子块的相关系数,对其采用阈值化操作分离出置换图像.实验结果表明,采用本算法在置换图像的运动模糊方向、模糊度、大小、位置和个数未知情况下对运动模糊置换混叠图像实现了有效的分离效果,并且对置换图像的正确分离率高于二次模糊相关性置换混叠图像盲分离和小波变换二次模糊相关性盲分离方法. 展开更多
关键词 盲分离 置换混叠图像 NSCT 运动模糊 二次模糊相关性
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