一种基于无监督学习的MB1隐写分析方法

摘要：

目前针对JPEG图像的MB1隐写算法的检测率较低，本文对MB1算法进行了深入研究，基于无监督学习中的支持向量数据描述法提出了一种MB1隐写分析方法。该方法克服了现有基于模式识别的隐写分析方法对于训练样本集要求高的缺点，提高了方法的泛化能力。并且在特征提取中选择对DCT域隐写敏感的易变特征，提高了对MB1隐写算法的检测率。

关键词： 隐写分析 无监督学习 MB1隐写算法 模式识别 特征提取

作者: 江夏秋 王丽娜 胡东辉 岳云涛

作者单位: 武汉大学计算机学院，武汉，430079 武汉大学计算机学院，武汉，430079 空天信息安全及可信计算教育部重点实验室，武汉，430072 武汉大学计算机学院，武汉，430079 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥，230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国信息和通信安全学术会议(CCICS”2009)

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 481-483

在线出版日期: 2009-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）