GPU集群在图像隐写分析中的应用

摘要：

随着隐写术的不断发展,低维度特征难以对新型隐写术进行检测.因此,基于高维度特征和深度学习的隐写分析方法被提出并逐渐成为隐写分析的主流.然而将这些方法应用到实际中还存在计算量大、训练时间长等问题,为满足实时处理的要求,本文提出通过GPU集群进行隐写分析.采用MPI、多线程和CUDA等技术搭建GPU集群系统,实现对隐写分析特征SRM和DCTR提取的三层粒度加速,基于该方法,本文还提出一种改进后卷积神经网络集群训练方法以加速卷积神经网络在隐写分析方面的计算效率.

关键词： 保密通信 图像隐写 GPU集群 计算效率 深度神经网络

作者: 赵成舵 关晴骁 赵险峰

作者单位: 中国科学院信息工程研究所,信息安全国家重点实验室,北京,100093 中国科学院大学,北京,100093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 145-154

在线出版日期: 2016-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）