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基于改变率自适应分类的多类隐写分析

文献类型:期刊论文

作者安宁钰 ; 赵险峰 ; 黄炜 ; 盛任农
刊名计算机应用与软件
出版日期2013
卷号30期号:6页码:1-3,87
关键词隐写 多类隐写分析 改变率 支持向量回归 Steganography Multi-class steganalysis Change rate Support vector regression
ISSN号1000-386X
其他题名multi-class steganalysis based on change rate self-adaptive classification
中文摘要一般的多类隐写分析需将每种隐写算法的各种嵌入率当作一类进行训练,因其在构造分类器时未能充分考虑算法和嵌入率对分析能力的影响,故而准确率存在一定的提升空间.提出一种基于改变率自适应分类的多类隐写分析方法,将隐写改变率和算法差异性两方面因素分层考虑.该方法使用支持向量回归法估计待测图像的改变率,进而根据改变率自适应地选择分类器,从而提高分类准确率.实验结果表明,所提方法相较于现有准确率最高的方法准确率平均提高约2%~3%,特别在嵌入率较低的情况下,提高幅度可达5%以上.
收录类别WANFANG
语种中文
公开日期2013-09-17
源URL[http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/15645]  
专题软件研究所_软件所图书馆_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
安宁钰,赵险峰,黄炜,等. 基于改变率自适应分类的多类隐写分析[J]. 计算机应用与软件,2013,30(6):1-3,87.
APA 安宁钰,赵险峰,黄炜,&盛任农.(2013).基于改变率自适应分类的多类隐写分析.计算机应用与软件,30(6),1-3,87.
MLA 安宁钰,et al."基于改变率自适应分类的多类隐写分析".计算机应用与软件 30.6(2013):1-3,87.

入库方式: OAI收割

来源:软件研究所

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