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k均值聚类的混合异构图像隐写分析
  • ISSN号:0255-8297
  • 期刊名称:《应用科学学报》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军信息工程大学信息系统工程学院,郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61272490,No.60903221)资助
中文摘要:

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法.在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器.在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响.实验结果表明,该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.

英文摘要:

A new image steganalysis method using k-means clustering is presented. In the training phase, the input images are classified to several classes using k-means clustering according to texture complexity. The training process is specialized for each class separately. In the testing phase, the given test image is first classified to the class it belongs to according to its texture complexity. It is then submitted to the corresponding steganalysis classifier. The proposed method can reduce mismatch penalty considerably. Experimental results demonstrate that the method can significantly enhance detection accuracy of existing steganalysis methods.

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期刊信息
  • 《应用科学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海大学 中国科学院上海技术物理研究所
  • 主编:王延云
  • 地址:上海市上大路99号123信箱
  • 邮编:200444
  • 邮箱:yykxxb@departmenl.shu.edu.cn
  • 电话:021-66131736
  • 国际标准刊号:ISSN:0255-8297
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1404/N
  • 邮发代号:4-821
  • 获奖情况:
  • 首届中国高校优秀科技期刊,第2届中国高校优秀科技期刊奖,全国高校优秀科技期刊,中国科技期刊方阵双效期刊,上海市优秀科技期刊,首届《CAJ-CD》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4747