信息隱藏是通過將秘密信息隱藏在多媒體載體中而不損壞載體質(zhì)量的技術(shù)。由此可以實(shí)現(xiàn)在公開信道中傳輸秘密信息而不被第三方所察覺。與之相對(duì)應(yīng)的是隱寫分析技術(shù),通過對(duì)載體文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征分析判別該文件是否含有秘密信息。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,信息隱藏技術(shù)從最初的LSB位隱寫發(fā)展到了目前的自適應(yīng)隱寫,安全性得到了大大提高。同時(shí)相應(yīng)的隱寫分析技術(shù)也出現(xiàn)了針對(duì)性的檢測(cè)手段,從傳統(tǒng)的特征構(gòu)造機(jī)器學(xué)習(xí)方法到深度學(xué)習(xí)隱寫分析方式。近年來多媒體文件在互聯(lián)網(wǎng)中傳輸和交換愈發(fā)頻繁,隱寫載體的選擇越來越多,圖像成為了目前使用最多的多媒體類型。本文以空域圖像和JPEG域圖像作為隱寫分析對(duì)象,進(jìn)行相關(guān)的隱寫分析研究:首先,本文提出一種針對(duì)空域圖像的深度學(xué)習(xí)隱寫分析網(wǎng)絡(luò)。本文對(duì)空域圖像的傳統(tǒng)特征構(gòu)造方式進(jìn)行研究,借鑒噪聲殘差的量化截?cái)噙^程,為了得到更有效的特征構(gòu)造范圍,提出了基于自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整的激活函數(shù)PTLU以及自適應(yīng)量化Q層,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整。此外,考慮在自適應(yīng)隱寫過程中采用圖像紋理位置作為嵌入點(diǎn)的特性,提出了基于殘差特征金字塔結(jié)構(gòu)構(gòu)造多尺度特征的方式,構(gòu)建隱寫分析網(wǎng)絡(luò),同時(shí)可以以可視化的方式指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1.緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文主要工作與結(jié)構(gòu)
2.相關(guān)內(nèi)容介紹
    2.1 .圖像隱寫方法簡介
        2.1.1 .空域圖像自適應(yīng)隱寫算法
        2.1.2 .JPEG域圖像自適應(yīng)隱寫算法
    2.2 .圖像隱寫分析方法簡介
        2.2.1 .空域圖像隱寫分析算法
        2.2.2 .JPEG域圖像隱寫分析算法
    2.3 .卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 .本章小結(jié)
3.空域圖像的深度學(xué)習(xí)隱寫分析方法研究
    3.1 .空域圖像自適應(yīng)隱寫特性
        3.1.1 .空域隱寫圖像分析
        3.1.2 .空域圖像特征局限性分析
    3.2 .自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整
        3.2.1 .隱寫分析激活函數(shù)
        3.2.2 .自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整激活函數(shù)
    3.3 .針對(duì)空域圖像的隱寫分析框架
        3.3.1 .模型網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)
        3.3.2 .殘差特征金字塔
        3.3.3 .模型可視化分析
    3.4.實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 .實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.4.2 .實(shí)驗(yàn)相關(guān)配置
        3.4.3 .實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.5 .本章小結(jié)
4.JPEG域圖像的深度學(xué)習(xí)隱寫分析方法研究
    4.1 .JPEG域圖像自適應(yīng)隱寫特性
        4.1.1 .JPEG域隱寫圖像分析
        4.1.2 .JPEG特征局限性分析
    4.2 .校準(zhǔn)圖像模塊
        4.2.1 .塊效應(yīng)特征處理
        4.2.2 .Xception基礎(chǔ)模塊介紹
    4.3 .針對(duì)JPEG域圖像的隱寫分析框架
        4.3.1 .模型網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)
        4.3.2 .模型各模塊解析
        4.3.3 .模型可視化分析
    4.4.實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 .實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.4.2 .實(shí)驗(yàn)相關(guān)配置
        4.4.3 .實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 .本章小結(jié)
5.通用隱寫分析模型方法研究
    5.1 .通用隱寫分析模型特性
    5.2 .基于支持向量的分類模型
        5.2.1 .支持向量機(jī)
        5.2.2 .支持向量單類分類器
    5.3 .通用隱寫分析模型構(gòu)建
        5.3.1 .算法模型構(gòu)建
        5.3.2 .模型復(fù)雜度分析
    5.4.實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 .實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.4.2 .實(shí)驗(yàn)相關(guān)配置
        5.4.3.平衡數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
        5.4.4.不平衡數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
6.總結(jié)
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于KFD指標(biāo)聚類的高隱蔽性JPEG隱寫分析[J]. 黃煒,趙險(xiǎn)峰,盛任農(nóng).  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2012(09)
[2]一種快速支持向量機(jī)分類算法的研究[J]. 劉向東,陳兆乾.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2004(08)



本文編號(hào)：3733732