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深度学习空域隐写分析的预处理层 被引量:3
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作者 史晓裕 李斌 谭舜泉 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期309-320,共12页
在一种具有预处理层的卷积神经网络模型基础上,对其高通滤波器预处理层进行改进,采用一组导数滤波器以获得线性及非线性残差图像,并对残差图像进行量化和截断操作,从而更加有效地提取图像特征.实验结果表明,与已有方法相比,尽管所提的3... 在一种具有预处理层的卷积神经网络模型基础上,对其高通滤波器预处理层进行改进,采用一组导数滤波器以获得线性及非线性残差图像,并对残差图像进行量化和截断操作,从而更加有效地提取图像特征.实验结果表明,与已有方法相比,尽管所提的3种方法对各空域隐写算法及各嵌入率下的性能表现并不一致,但这些方法均能显著提升隐写分析检测率.对于检测嵌入率为0.4 bpp的S-UNIWARD隐写算法,检测正确率提高了6%. 展开更多
关键词 隐写分析 卷积神经网络 导数滤波器
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