【摘 要】
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本文通过对基于图像内容的隐写分析算法进行研究，建立了基于图像分割的隐写分析模型，在进行图像分割时，本文首先将图像分为固定大小的图像块，对每个图像块定义内容复杂度特征，对这些特征进行聚类以实现对图像块的分类，将一幅图像中所有相同类别的图像块作为分割得到的一幅子图像。对于空域图像，提取图像块中非零差分像素值的比例为内容复杂度特征。并通过实验从多个角度验证了算法的有性。该模型能够有效提升隐写检测性能，尤
【机 构】
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信息工程大学信息系统工程学院,郑州 450002 江南计算技术研究所,无锡 214083
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本文通过对基于图像内容的隐写分析算法进行研究，建立了基于图像分割的隐写分析模型，在进行图像分割时，本文首先将图像分为固定大小的图像块，对每个图像块定义内容复杂度特征，对这些特征进行聚类以实现对图像块的分类，将一幅图像中所有相同类别的图像块作为分割得到的一幅子图像。对于空域图像，提取图像块中非零差分像素值的比例为内容复杂度特征。并通过实验从多个角度验证了算法的有性。该模型能够有效提升隐写检测性能，尤其是对自适应隐写方法，性能改进更加明显。
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非线性核鉴别共同向量(KDCV)有两种算法:一种是对核空间中的核样本实施DCV算法,实际计算没有采用QR分解,称为KDCV/NQR算法;另一种是对核矩阵的各个列实施DCV算法,采用了QR分解,称为KDCV/QR算法.本文揭示了这两种算法的区别与联系.根据KDCV/NQR算法与KDCV/QR算法的实质形式,通过理论分析对两种算法之间的联系与区别进行了深入探讨.理论分析表明,KDCV/NQR算法与KD
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