基于相邻关系对的偏序马尔可夫JPEG隐写分析模型
在原有偏序马尔可夫JPEG通用隐写分析模型的基础上,提出一种改进的基于相邻系数关系对的统计分析模型.本文综合了系数间相关性较强的两个方向的统计值,采用像素裁剪重压缩进行图像校准,把待测图像与校准图像的统计概率之差作为特征.对三种代表性的DCT域隐写方法F5、MBl、Steghide进行隐写分析测试,实验结果表明:改进后的特征比原模型特征更有效,针对这三种隐写算法的检测效果,本文特征优于现有的单一模型低维特征.
隐写分析 图形压缩 偏序马尔可夫模型 相邻关系
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2014-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）