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提出了一种通用隐写分析方法,对图像及其预测误差图像进行3级小波分解,然后计算每个小波子带频域(对直方图进行离散付利叶变换)高阶统计矩组成78维特征,并用支持向量机(SVM)进行分类。对CorelDraw图像库的1 096幅图像进行测试,实验结果表明,本文提出的隐写分析性能优于现有的主流方法。
基于图像及其预测误差图小波频域矩的隐写分析
【摘 要】
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提出了一种通用隐写分析方法,对图像及其预测误差图像进行3级小波分解,然后计算每个小波子带频域(对直方图进行离散付利叶变换)高阶统计矩组成78维特征,并用支持向量机(SVM)进行分类。对CorelDraw图像库的1 096幅图像进行测试,实验结果表明,本文提出的隐写分析性能优于现有的主流方法。
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,美国新泽西理工学院电气工程和计算机系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（90304017）
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