北京邮电大学学报
北京郵電大學學報
북경유전대학학보
JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS
2012年
2期
99-103
,共5页
MB隐写%虚特征值分解%支持向量机
MB隱寫%虛特徵值分解%支持嚮量機
MB은사%허특정치분해%지지향량궤
对图像的高阶统计量进行研究,首先利用离散余弦变换(DCT)域共生矩阵、空域边界梯度能量和空域图像子块的虚特征值分解等对基于模型(MB)隐写带来的变化进行描述,然后利用支持向量机( SVM)设计了MB隐写分析算法.实验结果表明,算法在保持低虚警率的同时具有较高的检出率.
對圖像的高階統計量進行研究,首先利用離散餘絃變換(DCT)域共生矩陣、空域邊界梯度能量和空域圖像子塊的虛特徵值分解等對基于模型(MB)隱寫帶來的變化進行描述,然後利用支持嚮量機( SVM)設計瞭MB隱寫分析算法.實驗結果錶明,算法在保持低虛警率的同時具有較高的檢齣率.
대도상적고계통계량진행연구,수선이용리산여현변환(DCT)역공생구진、공역변계제도능량화공역도상자괴적허특정치분해등대기우모형(MB)은사대래적변화진행묘술,연후이용지지향량궤( SVM)설계료MB은사분석산법.실험결과표명,산법재보지저허경솔적동시구유교고적검출솔.
