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基于MMD残差的隐写检测特征选取方法

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摘要

本发明提供一种基于MMD残差的隐写检测特征选取方法。该方法包括：步骤1：将高维Rich Model隐写检测特征拆解为若干个Rich Model子模型特征向量；步骤2：针对每个Rich Model子模型特征向量，基于MMD残差的属性重要度的度量公式度量其各个特征分量的属性重要度值，并根据属性重要度值对各个特征分量进行降序排序；步骤3：针对每个Rich Model子模型特征向量，设置窗口大小Spro，选取降序排序后向量中的前Spro维特征分量作为当前Rich Model子模型特征向量的降维后的隐写检测特征；步骤4：将降维后的各个Rich Model子模型特征向量进行合并以作为最终的隐写检测特征。本发明能够高效地降低Rich Model隐写检测特征维数，并维持原有的检测性能。

著录项

  • 公开/公告号CN113542525A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;

    申请/专利号CN202110740667.5

  • 发明设计人 刘粉林;金顺浩;杨春芳;马媛媛;刘媛;

    申请日2021-06-30

  • 分类号H04N1/32(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构41111 郑州大通专利商标代理有限公司;

  • 代理人张立强

  • 地址 450000 河南省郑州市高新区科学大道62号

  • 入库时间 2023-06-19 12:56:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-02-10

    授权

    发明专利权授予

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