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基于高维特征正则化的JPEG图像隐写分析

         

摘要

隐写分析是信息安全的重要内容.为提高JPEG图像隐写的检测能力,建立了散度矩阵的特征谱,提出了一种对载体和含密图像的训练特征进行变换的新方法.首先根据特征谱的分布规律进行建模,划分为3个区域:特征值下降区、平稳区、特征值为零的区域,然后通过白化处理得到白化特征向量,进而对处于3个不同区域的特征向量使用自适应正则化方法.经这几步处理得到特征转移矩阵,也就是输入特征的变换矩阵,最后取变换后特征的前t个向量完成特征选择.并将这些特征数据Fisher线性判决(Fisher linear discriminant,FLD)集成分类器进行训练.结果表明,通过对图像特征进行排序、正则化和选择,FLD集成分类器对JPEG图像隐写的识别准确率得到了提升.

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