福建师范大学学报（自然科学版）
福建師範大學學報（自然科學版）
복건사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUJIAN TEACHERS UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
3期
32-36
,共5页
隐写检测%支持向量机集成%二重扰动%主成分分析%混合核函数
隱寫檢測%支持嚮量機集成%二重擾動%主成分分析%混閤覈函數
은사검측%지지향량궤집성%이중우동%주성분분석%혼합핵함수
针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.
針對目前大部分JPEG隱寫分析方法主要採用單一支持嚮量機分類器,可能產生汎化能力噁化、分類精度難以提高等問題,提齣瞭一種新的基于二重擾動SVM集成分類的JPEG圖像隱寫檢測方法.利用多項式覈函數和高斯覈函數構造混閤覈函數模型,併用主成分分析法進行特徵變換,去除冗餘信息,最後在變換後的特徵空間上進行模型參數和特徵的二重擾動產生成員分類器,併用多數投票法對它們進行組閤.實驗結果錶明,與傳統方法相比,具有更高的JPEG隱寫圖像檢測率.
침대목전대부분JPEG은사분석방법주요채용단일지지향량궤분류기,가능산생범화능력악화、분류정도난이제고등문제,제출료일충신적기우이중우동SVM집성분류적JPEG도상은사검측방법.이용다항식핵함수화고사핵함수구조혼합핵함수모형,병용주성분분석법진행특정변환,거제용여신식,최후재변환후적특정공간상진행모형삼수화특정적이중우동산생성원분류기,병용다수투표법대타문진행조합.실험결과표명,여전통방법상비,구유경고적JPEG은사도상검측솔.
