【摘 要】
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为了解决现有JPEG隐写分析方法特征冗余度高和未能充分利用特征间互补关系的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征融合的JPEG隐写
【机 构】
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中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室,北京电子技术应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170281);北京市自然科学基金(4112063);中国科学院战略性先导专项课题(XDA06030601);中国科学院信息工程研究所创新课题(Y1Z0041101,Y1Z0051101)
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为了解决现有JPEG隐写分析方法特征冗余度高和未能充分利用特征间互补关系的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征融合的JPEG隐写分析方法,并分析所选特征之间的互补性.通过融合将互补特征结合在一起,更全面地反映载体和隐写信号间的统计差异,并用PCA分离出冗余成分,最终达到进一步提升准确率的目的.实验结果表明,在不同数据集和嵌入率情况下,该方法分析高隐蔽性隐写(如F5,MME和PQ)的准确率高于主要JPEG分析方法,在耗时上较现有特征层融合降维方法大为缩短.
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