计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
21期
97-99
,共3页
隐写分析%特征提取%最小二乘超球一类支持向量机%分类器
隱寫分析%特徵提取%最小二乘超毬一類支持嚮量機%分類器
은사분석%특정제취%최소이승초구일류지지향량궤%분류기
为了更有效地提高图像隐写分析的速度和正确检测率,提出了一种基于改进的支持向量机的隐写分析方法.采用Fridrich提出的多特征融合提取算法对图像进行特征提取,克服了单一特征不能很好描述图像差别的不足.然后提出了一种将最小二乘法与超球体一类支持向量机(HSOC-SVM)相结合的分类器--最小二乘超球一类支持向量机(LSHS-OCSVM),并与目前广泛使用的FLD和非线性SVM分类器作对比实验.结果表明,方法是一种有效、高速的隐写分析方法.
為瞭更有效地提高圖像隱寫分析的速度和正確檢測率,提齣瞭一種基于改進的支持嚮量機的隱寫分析方法.採用Fridrich提齣的多特徵融閤提取算法對圖像進行特徵提取,剋服瞭單一特徵不能很好描述圖像差彆的不足.然後提齣瞭一種將最小二乘法與超毬體一類支持嚮量機(HSOC-SVM)相結閤的分類器--最小二乘超毬一類支持嚮量機(LSHS-OCSVM),併與目前廣汎使用的FLD和非線性SVM分類器作對比實驗.結果錶明,方法是一種有效、高速的隱寫分析方法.
위료경유효지제고도상은사분석적속도화정학검측솔,제출료일충기우개진적지지향량궤적은사분석방법.채용Fridrich제출적다특정융합제취산법대도상진행특정제취,극복료단일특정불능흔호묘술도상차별적불족.연후제출료일충장최소이승법여초구체일류지지향량궤(HSOC-SVM)상결합적분류기--최소이승초구일류지지향량궤(LSHS-OCSVM),병여목전엄범사용적FLD화비선성SVM분류기작대비실험.결과표명,방법시일충유효、고속적은사분석방법.
