信息隐藏技术是一种隐秘通信技术，它将隐秘信息嵌入到原始载体中，而外在表现上与原始载体相似，从而实现隐蔽通信。信息隐藏分析技术是伴随着信息隐藏技术而产生的，它是对信息隐藏的攻击技术。隐藏分析技术根据达到的效果可分为3类：攻击技术、检测技术和破解技术。 本文对图像隐藏检测技术的发展和研究现状做了概括和分析，在此基础上给出了隐藏检测的基本原理、评估和通用原型系统。在此原型系统结构下，利用小波分析的理论，构建了一种通用的频域检测算法，对频域信息隐藏算法能够得到较好的检测效果。 该检测算法采用的基本方法为：对图像进行小波或小波包分解，利用高阶统计量和子带间相关性进行特征提取，采用支撑向量机进行分类，选取决策层融合方法进行分类器融合。以此为基础实现了基于统计的隐藏分析检测技术。 为弥补单一检测算法的不足，提高综合检测率，本文又引入了分类器融合的思想，构建了一种基于Multi-agent的分类器融合模型，通过群体决策，提高了通用盲检测算法的综合检测率。 主要研究成果包括：(1)研究了一种利用小波包分解后子带间具有相关性特点进行特征提取的新方法。 (2)分析了支撑向量机的特点，核函数的选取技巧，研究了核函数的选取和参数设定对分类结果的影响。 (3)研究了分类器融合技术。大量的实验和应用显示，将多个分类器的决策结果结合在一起，往往可以得到比单个分类器更好的性能，如更高的识别率和更低的错误率。