本文關鍵詞：基于圖像來源分類的最小化虛警隱寫分析模型

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【摘要】：在實真場景中,在載體失配(CSM,cover source mismatch)條件下降低虛警率是隱寫分析的一個巨大挑戰(zhàn),提出了一種新的模型來處理該問題。該方法由來源分類器首先判斷圖像的來源,繼而利用相關來源圖像訓練而成的隱寫分類器判斷待測圖像是否為載密。在這個過程中,通過對模型參數(shù)的調(diào)節(jié)減小虛警率。實驗結果表明,這種方法可以在較大準確率的前提下最小化虛警率。
【作者單位】： 中國科學技術大學中科院電磁空間信息重點實驗室;
【關鍵詞】： 虛警率 失配 隱寫分析 最小化虛警模型
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61572452,No.61502007,No.U1636201) 中國博士后科學基金資助項目(No.2015M582015) 中國科學院戰(zhàn)略性先導專項基金資助項目(No.XDA06030601)~~
【分類號】：TP309
【正文快照】： 隱寫術是信息隱藏的一個分支[1],可以將隱私數(shù)據(jù)嵌入到數(shù)字載體中。由于隱寫前的載體對象與隱寫后的載密對象難以區(qū)分,從而可以掩蓋隱私數(shù)據(jù)的存在。正是因為這一特性,隱寫術常常被極端分子用來從事犯罪活動。因此,與隱寫術相對的隱寫分析技術的發(fā)展顯得格外重要。隱寫分析技

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃聰;宣國榮;高建炯;施云慶;;基于模式識別的多類隱寫分析[J];計算機工程與應用;2006年27期

2 何平;周輝;常向鋒;;隱寫分析技術研究[J];裝備制造技術;2007年07期

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本文編號：892253