【摘 要】
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图像隐写分析中,特征维数越来越高,目前多采用集成分类器进行隐写分析,在相关向量机（RVM）的基础上,提出了一种新的机器学习方法：由随机森林实现的集成相关向量机（RVM）分类器,采用
【机 构】
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武警部队参谋部机要局,武警工程大学电子技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61379152,No.61403417）
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图像隐写分析中,特征维数越来越高,目前多采用集成分类器进行隐写分析,在相关向量机（RVM）的基础上,提出了一种新的机器学习方法：由随机森林实现的集成相关向量机（RVM）分类器,采用成对采样策略构建选择性集成分类器,将其用于图像隐写分析领域.实验表明提出的集成分类器是一种有效的工具,使得能够快速构建隐写检测器,并能明显降低隐写分析系统的检测错误率（BER）,同时对大荣量隐写嵌入方法具有较高的检测率.
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