检索结果-南通市图书馆

电子与信息学报 2009年第5期31卷 1180-1184页

作者：郭艳卿孔祥维尤新刚大连理工大学信息安全研究中心大连116024 北京电子技术应用研究所北京100091

隐密是指将秘密信息以不可察觉的方式隐藏于其他载体之中的技术。隐密分析的目的是检测秘密信息的存在并最终提取秘密信息。目前基于二类或多类分类器的盲隐密分析方法可有效检测已知隐密算法,但无法对未公开隐密算法的生成图像进行检... 详细信息

隐密是指将秘密信息以不可察觉的方式隐藏于其他载体之中的技术。隐密分析的目的是检测秘密信息的存在并最终提取秘密信息。目前基于二类或多类分类器的盲隐密分析方法可有效检测已知隐密算法,但无法对未公开隐密算法的生成图像进行检测。该文提出了一种新的JPEG盲隐密分析方法,对已知或未公开隐密算法都可检测。基于共生特征和多超球面OC-SVM分类器,本方法利用能有效对载体JPEG图像的统计分布边界建模。为进一步提高检测性能,还应用Bagging集成学习算法提高分类器的泛化能力。实验结果表明,该文方法能较为准确地检测出典型JPEG隐密算法生成的含密图像,性能优于已有的同类隐密分析方法。

关键词：隐密分析共生特征多超球面一类支持向量机 Bagging

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多超球面OC-SVM算法在隐秘图像检测中的应用

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计算机应用 2006年第12期26卷 2887-2889页

作者：唐玉华杨晓元张敏情韩鹏武警工程学院网络与信息安全重点实验室陕西西安710086

针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,把一类支持向量机(OC-SVM)引入算法,提出一种基于核的多超球面OC-SVM算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然... 详细信息

针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,把一类支持向量机(OC-SVM)引入算法,提出一种基于核的多超球面OC-SVM算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决。实验结果表明,算法有效地实现了对隐秘图像的盲检测,提高了检测精度。

关键词：盲检测图像密写分析核K-均值聚类多超球面一类支持向量机

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基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

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中国西部科技 2008年第23期7卷 43-45页

作者：段凤娟王娜武警工程学院通信工程系陕西西安710086

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各... 详细信息

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决。实验结果表明,算法有效地提高了类精度。

关键词：核K-均值聚类多超球面一类支持向量机

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基于Tri-training半监督学习的JPEG隐密分析方法

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通信学报 2008年第10期29卷 205-209,214页

作者：郭艳卿孔祥维尤新刚何德全大连理工大学信息安全研究中心大连116024 北京电子技术应用研究所北京100091

提出了一种基于半监督学习机制的JPEG隐密分析方法。通过三类DCT域统计特征和多超球面OC-SVM算法构建三种独立的隐密分析方法,并以Tri-training学习方式迭代地对未标记图像样本进行标记,来扩充原训练样本集,进而可以利用大量未标记属性... 详细信息

提出了一种基于半监督学习机制的JPEG隐密分析方法。通过三类DCT域统计特征和多超球面OC-SVM算法构建三种独立的隐密分析方法,并以Tri-training学习方式迭代地对未标记图像样本进行标记,来扩充原训练样本集,进而可以利用大量未标记属性的图像样本提高隐密分析算法的泛化能力。由JSteg、F5、Outguess、MB1含密图像与载体图像所组成的混合图像库上的仿真实验结果验证了此方法的有效性。

关键词：隐密分析半监督学习 Tri-training 多超球面一类支持向量机

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特征选择在隐秘图像检测中的应用

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计算机工程 2008年第8期34卷 159-161页

作者：杨晓元郭璇张敏情武警工程学院电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室

提出一种基于遗传算法和多超球面一类支持向量机的隐秘图像检测方案。为了得到最能反映分类本质的特征从而有效实现分类识别,采用遗传算法进行图像特征选择,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选... 详细信息

提出一种基于遗传算法和多超球面一类支持向量机的隐秘图像检测方案。为了得到最能反映分类本质的特征从而有效实现分类识别,采用遗传算法进行图像特征选择,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选择方案。实验结果表明,与仅采用支持向量机分类而未进行特征选择的隐秘检测方案相比,该方案提高了隐秘图像检测的识别率。

关键词：特征选择遗传算法多超球面一类支持向量机隐秘图像检测

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