基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案
针对Farid泛盲掩密分析方法所选的图像分类特征数目多而且具有相关性的缺陷,采用主成分分析技术对特征进行去相关性的预处理,并基于RBF网络提出了新的掩密分析方案.该方案不但大大降低了用于分类的图像特征的维数,从而提高了掩密分析速度,而且提高了掩密分析的检测性能.分别利用该方案和Farid的方案对JSteg等软件掩密后的图像进行检测,比较实验结果表明,对于不同长度的嵌入消息,该算法具有更好的检测性能.
泛盲掩密分析 主成分分析 RBF网络
陈丹 张键红 王育民
西安电子科技大学ISN国家重点实验室(陕西西安)
国内会议
广州
中文
66-70
2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）