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MB隐写分析算法
被引量:
3
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作者
董秀则
张茹
钮心忻
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期99-103,共5页
对图像的高阶统计量进行研究,首先利用离散余弦变换(DCT)域共生矩阵、空域边界梯度能量和空域图像子块的虚特征值分解等对基于模型(MB)隐写带来的变化进行描述,然后利用支持向量机(SVM)设计了MB隐写分析算法.实验结果表明,算法在保持低...
对图像的高阶统计量进行研究,首先利用离散余弦变换(DCT)域共生矩阵、空域边界梯度能量和空域图像子块的虚特征值分解等对基于模型(MB)隐写带来的变化进行描述,然后利用支持向量机(SVM)设计了MB隐写分析算法.实验结果表明,算法在保持低虚警率的同时具有较高的检出率.
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关键词
MB隐写
虚特征值分解
支持向量机
原文传递
题名
MB隐写分析算法
被引量:
3
1
作者
董秀则
张茹
钮心忻
机构
北京邮电大学信息安全中心
北京电子科技学院电子信息工程系
信息网络安全公安部重点实验室
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期99-103,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61003284
61170271)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(BUPT2009RC0216)
信息网络安全公安部重点实验室开放基金资助课题
文摘
对图像的高阶统计量进行研究,首先利用离散余弦变换(DCT)域共生矩阵、空域边界梯度能量和空域图像子块的虚特征值分解等对基于模型(MB)隐写带来的变化进行描述,然后利用支持向量机(SVM)设计了MB隐写分析算法.实验结果表明,算法在保持低虚警率的同时具有较高的检出率.
关键词
MB隐写
虚特征值分解
支持向量机
Keywords
model-base steganography
imaginary eigenvalue decomposition
support vector machine
分类号
TN911.22 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MB隐写分析算法
董秀则
张茹
钮心忻
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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