基于模式識(shí)別的JPEG圖像通用盲檢測(cè)方法研究.pdf

1、數(shù)字圖像是信息隱藏的重要載體之一，其中JPEG圖像因其在生活中大量使用，被廣泛用作隱寫(xiě)的載體，因而研究JPEG掩密圖像的隱寫(xiě)分析技術(shù)具有重要的應(yīng)用價(jià)值和理論意義。在圖像通用盲檢測(cè)過(guò)程中，通常都會(huì)使用分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，所以分類(lèi)器的選擇問(wèn)題也是圖像通用盲檢測(cè)中的重要問(wèn)題之一，分類(lèi)器的性能優(yōu)劣直接影響到檢測(cè)效果的好壞。傳統(tǒng)的分類(lèi)器都有著很多缺陷，所以本文從分類(lèi)器的角度著手，在對(duì)掩密圖像盲檢測(cè)中應(yīng)用了當(dāng)前模式識(shí)別領(lǐng)域幾類(lèi)新型分類(lèi)器，并取得了不錯(cuò)的

2、檢測(cè)效果。
　　本文主要工作如下：
　　第一，針對(duì)Fridrich提出的基于SVM的JPEG圖像通用隱寫(xiě)分析方法，我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了研究。
　　第二，針對(duì)現(xiàn)有分類(lèi)器存在的過(guò)擬合問(wèn)題、分類(lèi)準(zhǔn)確不高、效率低等缺陷，應(yīng)用了隨機(jī)森林來(lái)取代傳統(tǒng)分類(lèi)器對(duì)JPEG掩密圖片進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法可以進(jìn)行有效地圖像隱寫(xiě)分析。
　　最后，本文利用稀疏表示分類(lèi)器對(duì)JPEG圖像進(jìn)行了通用盲檢測(cè)，并提出了基于稀疏表示的JPEG圖像