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新的唯秘密载体信息隐藏分析方法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:《北京邮电大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] 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]北京邮电大学信息安全中心,北京100876
  • 相关基金:国家“973计划”项目(G1999035804);国家自然科学基金项目(60473016);北京市自然科学基金项目(4042022);教育部优秀青年教师资助计划项目
中文摘要:

将图像质量度量标准进行改造并结合在一起,可以针对图像数据进行唯秘密载体(盲)信息隐藏分析,即将图像质量度量标准中的原始图像改为全白图像设计特征向量。用SVM(支持向量机)对特征向量分类。分析过程中引入的人眼视觉系统的带通滤波性质。提高了算法准确率。实验结果表明了该方法对分析自然图像是有效的。

英文摘要:

Image quality metrics have two inputs: the original image and the stego-image. Whereas blind image steganalysis only has one input: the stego-image. In order to fit blind image steganalysis, the image quality metrics must be altered: the original images are replaced by white images. Using four image quality metrics, the distance between stego-images and white images can be obtained. Regarding the distance as eigenvectors and using SVM (support vector machine) to classify them into two classes: one includes hidden information, the other one doesn't. Band-pass filter property of human visual system is used to improve correct detection rate. Experiments show that this method is effective to nature images.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684