基于DCT系数统计特性和支持向量机的图像隐写分析

摘要：

提出了一种基于图像DCT系数统计特性的隐写分析算法.首先,根据一幅样本图像相邻像素之间的相关性预测一幅图像,然后对这两幅图像进行8×8分块,在每一个分块中,假设DCT交流系数服从广义高斯分布,其参数可以根据最大似然函数法计算出来.最后,计算样本图像及预测图像高斯参数的均值和方差作为一个四维的特征向量输入到支持向量机(SVM)分类器中进行分类.经过大量的实验表明,所提出的隐写分析算法具有较高的检测性能.

关键词： 隐写分析 预测图像 特征向量 支持向量机

作者: 史经业 赵耀 倪蓉蓉

作者单位: 北京交通大学信息科学研究院,北京,100044

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 119-122

在线出版日期: 2007-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）