【摘 要】
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为利用不同特征的互补特性提升隐写图像检测分析的精度,提出一种多特征联合的隐写图像检测分析方法。分析不同特征产生互补特性与冗余特性,采用稀疏重构的方法构建隐写图像特
【机 构】
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南阳理工学院软件学院,云南大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61163066、60902074);云南省科技厅重点基金项目(KJ1301127)
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为利用不同特征的互补特性提升隐写图像检测分析的精度,提出一种多特征联合的隐写图像检测分析方法。分析不同特征产生互补特性与冗余特性,采用稀疏重构的方法构建隐写图像特征的主成分分析,生成鲁棒的融合特征集合,采用湿纸码的编解码形式实现隐写图像特征集合的稀疏求解。实验结果表明,该算法有效避免了传统简单级联融合的数据维度灾难问题,较好提升了隐写图像分析的精确性和抗干扰能力。
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