本文關鍵詞：基于隨機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蕨(random ferns)和集成學習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,采用成對采樣策略構(gòu)造樣本子集,生成若干個基分類器;然后計算出訓練樣本在基分類器中各個蕨的先驗概率并集成各個基分類器,進行隱寫檢測判別。實驗結(jié)果表明,本文算法復雜度低,能有效降低隱寫檢測錯誤率。
【作者單位】： 武警工程大學研究生管理大隊;武警工程大學電子技術系;
【基金】：國家自然科學基金(61379152,61403417,61402530) 陜西省自然科學基金(2014JQ8301)資助項目
【分類號】：TP391.41;TP309
【正文快照】： 1引言圖像隱寫檢測分析是信息安全研究熱點之一。現(xiàn)階段,基于統(tǒng)計的隱寫分析方法主要通過有監(jiān)督的分類器來實現(xiàn)。其中,提取對嵌入信息敏感的統(tǒng)計特征和設計性能良好的分類器是兩個重要的環(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

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