圖像隱寫(xiě)是指將秘密信息嵌入普通圖像而不被察覺(jué),是信息隱藏的常用手段之一。隨著數(shù)字圖像在日常生活中的普及,針對(duì)數(shù)字圖像的隱寫(xiě)算法不斷發(fā)展。在互聯(lián)網(wǎng)海量圖像中,通過(guò)隱寫(xiě)技術(shù)交換隱秘信息既高效又不易被發(fā)現(xiàn),已經(jīng)成為信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。有跡象表明,近年來(lái)間諜機(jī)構(gòu)、恐怖組織、販毒團(tuán)伙等利用圖像隱寫(xiě)技術(shù)進(jìn)行機(jī)密竊取、襲擊策劃、情報(bào)傳遞等違法活動(dòng)的情況日益頻繁,因此對(duì)于圖像隱寫(xiě)檢測(cè)技術(shù)的研究更顯迫切和重要。以nsF5等算法為代表的JPEG圖像頻域隱寫(xiě)方法,將秘密信息使用特定方法嵌入到圖像解壓縮后的離散余弦變換系數(shù)矩陣中,且基本不改變各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),具有較高的隱蔽性,應(yīng)用范圍廣泛。傳統(tǒng)針對(duì)nsF5等隱寫(xiě)檢測(cè)的方法主要依賴人工設(shè)計(jì)的特征,使用支持向量機(jī)等工具進(jìn)行分類(lèi)。近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)圖像分類(lèi)任務(wù)中。本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱寫(xiě)檢測(cè)算法,能夠有效地捕獲nsF5等算法在隱寫(xiě)過(guò)程中留下的痕跡,實(shí)現(xiàn)對(duì)隱寫(xiě)圖像的有效檢測(cè)。本文所提出的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)JPEG隱寫(xiě)特點(diǎn),在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入了密集連接模塊。在密集連接模塊中,輸入特征圖與卷積后的特征圖連...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究意義與目的
    1.2 隱寫(xiě)算法發(fā)展研究
    1.3 隱寫(xiě)檢測(cè)算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 相關(guān)背景理論簡(jiǎn)介
    2.1 JPEG圖像壓縮
        2.1.1 預(yù)處理
        2.1.2 DCT變換
        2.1.3 量化
        2.1.4 編碼
    2.2 nsF5 隱寫(xiě)算法
        2.2.1 LSB算法
        2.2.2 矩陣編碼
        2.2.3 濕紙編碼
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 LeNet
        2.3.2 AlexNet
        2.3.3 VGGNet
        2.3.4 GoogLeNet
        2.3.5 ResNet
        2.3.6 DenseNet
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于CNN的隱寫(xiě)檢測(cè)算法
    3.1 圖像預(yù)處理
    3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型
    3.3 網(wǎng)絡(luò)特性分析
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型各層分析
        3.3.2 密集連接模塊
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    4.2 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練
        4.2.1 訓(xùn)練次數(shù)
        4.2.2 梯度下降方法
        4.2.3 批量大小
        4.2.4 學(xué)習(xí)率設(shè)置
        4.2.5 各層參數(shù)初始化
        4.2.6 訓(xùn)練過(guò)程
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 檢測(cè)準(zhǔn)確率
        4.3.2 質(zhì)量因子影響
        4.3.3 與傳統(tǒng)方法比較
        4.3.4 其他隱寫(xiě)算法嘗試
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)束語(yǔ)
    5.1 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文



本文編號(hào)：3803454