针对特定测试样本的隐写分析方法

作者：张逸为; 张卫明; 俞能海

来源：软件学报, 2018, 29(04): 987-1001.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.005411

• 信息隐藏
• 隐写分析
• 特定测试样本
• 高精度
• 机器学习

现今主流的图像隐写分析方法主要聚焦于设计检测特征,用以提高通用盲检测(universal blind detection,简称UBD)模型的检测准确率,这类检测方法与待测图像无关,难以做到精准检测.在拥有大数据训练资源的前提下,研究了隐写对图像特征的影响,找出了隐写分析与图像特征之间的重要关系,基于此提出了一种为测试样本选择专用训练集的隐写分析方法.以经典的JPEG隐写算法nsF5和主流的JPEG隐写分析特征(CC-PEV、CC-Chen、CF*、DCTR和GFR)为例组织实验,结果表明,该方法的检测准确率高于其他同类方法.

• 单位
  中国科学技术大学; 中国科学院