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中文摘要：
主要对基于图像的广义隐写分析算法进行了研究，选取4种对信息隐藏分析效果最好的图像质量度量标准（Image Quality Metrics），运用误差反传（Back Promulgate）神经网络设计了一套广义隐写分析系统，并将其用于最终隐写图像的检测分类上．经实验证明，该方法具有较高的准确率和普遍的适应性，因而可用于实际的隐写图像检测分析中．
英文摘要：
Mainly focuses on the universal steganalysis based on image. Using BP neural networks, 4 specific IQMs that are most consistent and accurate vis- 6- vis the effects of steganography are identified, and a universal steganalysis system is deviced to classify the stego images. Experiment results indicate that the method has a good detection rate and a wide range of application, so this can be applied to the real world.
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