本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)蕨的集成分類圖像隱寫分析算法

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【摘要】：提出了一種基于隨機(jī)蕨(random ferns)和集成學(xué)習(xí)的圖像隱寫分析算法。首先利用圖像高維特征構(gòu)建蕨特征,采用成對(duì)采樣策略構(gòu)造樣本子集,生成若干個(gè)基分類器;然后計(jì)算出訓(xùn)練樣本在基分類器中各個(gè)蕨的先驗(yàn)概率并集成各個(gè)基分類器,進(jìn)行隱寫檢測(cè)判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法復(fù)雜度低,能有效降低隱寫檢測(cè)錯(cuò)誤率。
【作者單位】： 武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì);武警工程大學(xué)電子技術(shù)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61379152,61403417,61402530) 陜西省自然科學(xué)基金(2014JQ8301)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41;TP309
【正文快照】： 1引言圖像隱寫檢測(cè)分析是信息安全研究熱點(diǎn)之一�，F(xiàn)階段,基于統(tǒng)計(jì)的隱寫分析方法主要通過(guò)有監(jiān)督的分類器來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中,提取對(duì)嵌入信息敏感的統(tǒng)計(jì)特征和設(shè)計(jì)性能良好的分類器是兩個(gè)重要的環(huán)節(jié)[1~5]。Pevny等[6]融合了Shi[7]的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣特征,提出了一種多類分類隱寫

【相似文獻(xiàn)】

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