基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别

张倩倩; 张祎; 李浩; 马媛媛; 罗向阳

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基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别

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摘要

针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特征子集;接着,将用户表示为图结构,选取的高可分特征作为图中节点表示,通过训练图卷积神经网络来获得用户特征;最后,考虑类间可分性和类内聚集性,学习到能更大程度捕捉用户差异的表征,提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明,针对利用ns F5、UED、J-UNIWARD等多种主流JPEG隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者,所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下,多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上,并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。

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来源
《通信学报》|2023年第7期|218-229|共12页
作者
张倩倩; 张祎; 李浩; 马媛媛; 罗向阳;
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作者单位

信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室;

河南师范大学计算机与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
隐写检测; 隐写者识别; 信息隐藏; JPEG图像;

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