【摘 要】
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富模型特征由于特征维数较高,冗余较多,使得正常特征与隐写特征的区分度不明显,为了提高特征区分度,增强特征分类效果,便于后续分类器的分类.本文利用失真代价函数选择图像的
【机 构】
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武警工程大学电子技术系 网络与信息安全武警部队重点实验室 西安710086
【出 处】
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第十二届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会
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富模型特征由于特征维数较高,冗余较多,使得正常特征与隐写特征的区分度不明显,为了提高特征区分度,增强特征分类效果,便于后续分类器的分类.本文利用失真代价函数选择图像的细节区域,提取细节特征,然后利用主成分分析的方法将完整图像的特征和细节特征融合,生成新特征.实验结果表明,新特征特征在相同维数下比原始特征的分类错误率要低,并且,实验结果的可靠性也进一步的增强.本文中所提出的方法对于增强特征分类效果有作用.
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