基于多特征支持向量回归的F5定量隐密分析研究

摘要：

针对现有F5定量隐密分析方法仅考虑直方图收缩导致定量估计误差较大的问题，提出了一种新的基于多特征支持向量回归(SVR)的定量隐密分析算法。算法通过最大似然估计拟合DCT系数分布模型的参数，利用参数的相对变化量来反映嵌入机制对直方图的修改，并使用共生矩阵描述F5算法对图像像素间相关性的破坏。在确定特征与嵌入量之间的函数关系时，算法采用SVR在高维空间中进行拟合，从而估计待测图像的容量。实验表明，该算法可以对F5算法的嵌入量进行有效估计，而且估计效果要优于已有的算法。

关键词： 定量隐密分析 模型参数 共生矩阵 多特征支持向量回归 信息隐藏

作者: 孔祥维 李玲玲 尤新刚

作者单位: 大连理工大学信息安全中心 辽宁大连 116024 大连理工大学信息安全中心 辽宁大连 16024 大连理工大学信息安全中心 辽宁大连 116024;北京电子技术应用研究所 北京 100091

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届全国信息隐藏与多媒体安全学术大会暨湖南省计算机学会第十一届学术年会(CIHW 2009)

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 157-161

在线出版日期: 2009-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）