基于图像来源分类的最小化虚警隐写分析模型

发布时间：2017-09-21 04:06

  本文关键词：基于图像来源分类的最小化虚警隐写分析模型

  更多相关文章： 虚警率 失配 隐写分析 最小化虚警模型

【摘要】：在实真场景中,在载体失配(CSM,cover source mismatch)条件下降低虚警率是隐写分析的一个巨大挑战,提出了一种新的模型来处理该问题。该方法由来源分类器首先判断图像的来源,继而利用相关来源图像训练而成的隐写分类器判断待测图像是否为载密。在这个过程中,通过对模型参数的调节减小虚警率。实验结果表明,这种方法可以在较大准确率的前提下最小化虚警率。
【作者单位】： 中国科学技术大学中科院电磁空间信息重点实验室;
【关键词】： 虚警率 失配 隐写分析 最小化虚警模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61572452,No.61502007,No.U1636201) 中国博士后科学基金资助项目(No.2015M582015) 中国科学院战略性先导专项基金资助项目(No.XDA06030601)~~
【分类号】：TP309
【正文快照】： 隐写术是信息隐藏的一个分支[1],可以将隐私数据嵌入到数字载体中。由于隐写前的载体对象与隐写后的载密对象难以区分,从而可以掩盖隐私数据的存在。正是因为这一特性,隐写术常常被极端分子用来从事犯罪活动。因此,与隐写术相对的隐写分析技术的发展显得格外重要。隐写分析技

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 黄聪;宣国荣;高建炯;施云庆;;基于模式识别的多类隐写分析[J];计算机工程与应用;2006年27期

2 何平;周辉;常向锋;;隐写分析技术研究[J];装备制造技术;2007年07期

3 于y，

本文编号：892253