一种新的隐写分析方法：IKLDA

来源 :电子学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：cjjelly

【摘要】

：

如何降低高维数据的维数而不损失原有数据的内在信息是机器学习和数据挖掘领域中的热点问题.本文在图嵌入框架的基础上提出一种新的降维分析算法IKLDA(improved kernel Linear discriminant analysis),不仅使得隐藏在图像的信息能被区分出来,而且大大降低了数据的维数,理论分析及实验结果表明IKLDA的降维隐写分析是有效的,比其它传统降维方法效果要好,并且进一步推进

【作者】

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陈国明印鉴周端宁张东

【机构】

：

中山大学信息科学与技术学院,美国东华盛顿大学商学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2009年08期

【关键词】

：

隐写分析降维图嵌入框架可视化 steganalysis dimensionality reduction graph embedding fram

【基金项目】

：

基金项目：国家自然科学基金（No.60573097,No.60773198,No.60703133）,广东自然科学基金（No.06104916,No.8151027501000021）,高等学校博士学科点专项科研基金（No.200500558017）,新世纪优秀人才支持计划（NoNCET-06-0727）

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