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集成分类器是目前隐写分析中的常用分类器。为进一步增强集成分类器在隐写分析中的检测精度,在Bagging集成的基础上提出了一种改进的样本抽取方法,该算法在保留一定差异性的同时,增加了基分类器之间的互补性。实验表明：与原始的集成分类器相比,本文提出的方法能够降低检测错误率。
基于改进样本抽取方法图像隐写分析
【摘 要】
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集成分类器是目前隐写分析中的常用分类器。为进一步增强集成分类器在隐写分析中的检测精度,在Bagging集成的基础上提出了一种改进的样本抽取方法,该算法在保留一定差异性的
【机 构】
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武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室
【出 处】
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科学技术创新
【发表日期】
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2017年34期
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