【摘 要】
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针对最不重要比特位（Least significant bit,LSB）匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272490,60903221)资助项目
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针对最不重要比特位（Least significant bit,LSB）匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置。本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性。针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率（Maximum a po
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