基于集成GoogleNet的图像隐写分析方法

彭芙蓉; 曹继华; 石和平; 彭斌

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基于集成GoogleNet的图像隐写分析方法

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针对现有的图像隐写分析方法易出现高偏差的问题,构建了一种集成GoogleNet(EGN)模型,用于图像隐写分析。该模型以GoogleNet为基础模型,采用变异的方法生成多个变异体网络,并利用集成学习思想将这些神经网络模型集成在一起,进行图像隐写分析。研究表明,该模型与现有的图像隐写分析方法和单一的GoogleNet相比,有效提高了图像隐写分析检测的准确率,对嵌入率为0.4 bpp的S-UNIWARD嵌入算法的图像隐写分析检测准确率达到96.18%。

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来源
《天津职业技术师范大学学报》 |2021年第3期|30-36|共7页
作者
彭芙蓉; 曹继华; 石和平; 彭斌;
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作者单位

天津职业技术师范大学电子工程学院;

天津300222;

北京化工大学信息科学与技术学院;

北京100029;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
信息隐藏; 图像隐写分析; 神经网络; 集成学习;

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