【摘 要】
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隐写术的不断发展使得隐写分析术面临的挑战越来越大.近年来,有不少学者围绕深度学习网络强大的图像特征表达学习能力进行隐写分析术研究,从而避开人工设计分类特征,减少人的参与度,用数据和算法驱动机器去实现数字图像是否含密的判定.本文将从数字图像的全局和局部统计分布特性这两个方面出发,梳理传统的和基于深度学习的隐写与隐写分析术在空域和JPEG域上的研究进展,并对数字图像隐写和隐写分析术未来发展方向做简要讨论.
【机 构】
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贵州商学院,贵州 贵阳 550014
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隐写术的不断发展使得隐写分析术面临的挑战越来越大.近年来,有不少学者围绕深度学习网络强大的图像特征表达学习能力进行隐写分析术研究,从而避开人工设计分类特征,减少人的参与度,用数据和算法驱动机器去实现数字图像是否含密的判定.本文将从数字图像的全局和局部统计分布特性这两个方面出发,梳理传统的和基于深度学习的隐写与隐写分析术在空域和JPEG域上的研究进展,并对数字图像隐写和隐写分析术未来发展方向做简要讨论.
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