【摘 要】
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提出了一种基于卷积神经网络的MP3stego隐写分析方法。该方法在LeNet网络结构的基础上,根据隐写分析的特性,引入了重压缩预处理层和一维卷积核。同时,为了防止过拟合,还在全
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1736215,61672302);浙江省自然科学基金资助项目(LZ15F020002,LY17F020010);宁波市自然科学基金(No.2017A610123);宁波大学科研基金资助项目(No.XKXL1509,No.XKXL1503)
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提出了一种基于卷积神经网络的MP3stego隐写分析方法。该方法在LeNet网络结构的基础上,根据隐写分析的特性,引入了重压缩预处理层和一维卷积核。同时,为了防止过拟合,还在全连接层使用了dropout技术,并通过实验,选择了合适的网络层数和卷积核个数。实验结果表明,本文算法在低嵌入率下,检测识别率提高了约5%,且能排除不同码率的干扰。
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