【摘 要】
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针对隐写软件Hide4PGP隐写自相关性进行研究,以隐写一次与未隐写音频和隐写一次与隐写两次音频梯度能量的变化量,和将上述音频样本三级小波分解后,各级小波域细节分量线性预
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);
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针对隐写软件Hide4PGP隐写自相关性进行研究,以隐写一次与未隐写音频和隐写一次与隐写两次音频梯度能量的变化量,和将上述音频样本三级小波分解后,各级小波域细节分量线性预测误差的统计量(均值、方差、偏度和峰度)的变化量为特征向量,用支持向量机作分类器进行音频隐写分析.实验表明,这组特征可以有效地检测出经隐写软件Hide4PGP隐写的音频文件.在保持有效的检测率前提下,降低了特征维数,缩短了SVM分类时间,是对H.Farid所提特征的改进.
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