基于多分辨率小波分解——BP神经网络的图像隐藏分析技术

摘要：

图像隐藏分析技术可用于信息隐藏安全性研究和隐蔽通信检测.隐藏信息相对于原始图像是一种噪声,根据加性噪声模型下图像掩密后小波特征函数矩减小的特点,用图像小波特征函数矩作为特征向量,提出了一种基于多分辨率小波分解--BP神经网络的图像隐藏分析方法.根据图像隐藏过程的非线性特征,采用BP神经网络设计分类器,通过动态调整网络参数加速网络训练速度,对BP算法进行了改进.应用提出的方法,对当前互联网上广泛流行的Cox水印技术,Photoshop水印滤镜等几种水印技术和BDV Data Hider,ImageHide2004等信息隐藏软件进行测试,取得了良好的检测性能.实验结果表明,提出的算法总体性能比文献”2””3”有较大的提高.

关键词： 信息隐藏 图像隐藏分析 特征函数 多分辨率小波分解 BP神经网络

作者: 钱思进 王凝 王衍波 张凯泽 何德全

作者单位: 西北工业大学,自动化与信息工程学院,西安,710072;中国信息安全产品测评认证中心,北京,100089 解放军理工大学,通信工程学院,南京,210007

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术研讨会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 731-734

在线出版日期: 2006-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）