【摘 要】
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目前通用隐写分析检测中主要使用混杂样本训练得到的模型对待测样本进行检测,这种方式未考虑图像自身的固有特性对分类器的干扰,将各种不同纹理、不同质量糅合将使得分类器难
【机 构】
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武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,湖北武汉430072;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072
【出 处】
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第十一届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会 CIHW2013
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目前通用隐写分析检测中主要使用混杂样本训练得到的模型对待测样本进行检测,这种方式未考虑图像自身的固有特性对分类器的干扰,将各种不同纹理、不同质量糅合将使得分类器难以确定决策边界.针对图像自身特性的特点,本文提出"先预分类、后隐写分析检测"的框架,该框架首先依据图像的固有特性将图像划分为不同的子类,最后在不同子类中实现训练和检测,以降低图像固有特性对隐写分析检测的不利影响.实验结果验证了所提框架的有效性.
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