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基于加权融合和马尔可夫矩阵的JPEG图像隐写分析

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 11次 | 上传用户：tx_programming

【摘要】

：

针对JPEG图像隐写方法,从特征加权融合的角度设计了一种分类器。该方案首先对DCT(discrete co-sine transform)域块内系数分别进行横向、纵向和zigzag差分运算,使用马尔可夫转移矩阵挖掘差分系数间的关联,生成局部马尔可夫特征;依据各向特征对分类的贡献程度设置权重,生成加权平均特征并使用SVM(supportvectormachine)进行分类。实验结果验证了该方案的有效

【作者】

：

惠卯卯周治平

【机构】

：

江南大学通信与控制工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2009年12期

【关键词】

：

隐写分析 zigzag差分马尔可夫矩阵加权特征特征融合支持向量机 steganalysis zigzag difference Markov mat

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针对JPEG图像隐写方法,从特征加权融合的角度设计了一种分类器。该方案首先对DCT(discrete co-sine transform)域块内系数分别进行横向、纵向和zigzag差分运算,使用马尔可夫转移矩阵挖掘差分系数间的关联,生成局部马尔可夫特征;依据各向特征对分类的贡献程度设置权重,生成加权平均特征并使用SVM(supportvectormachine)进行分类。实验结果验证了该方案的有效性,4∶4∶3加权平均特征对嵌入率为0.05时的四种隐写方法(Outguess、F5、Mb1和Mb2)其

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