基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5,Outguess,MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。