【摘 要】
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针对JPEG图像通用隐写检测中检测效率低、训练时间长的问题,提出一种基于集成分类器的新检测方法。算法以CC-PEV为特征对图像进行描述并作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,用bootstrap方法构造图像训练子集,分别进行训练得到数个基分类器;根据基分类器的分类结果赋予基分类器不同的权重,将基分类器的结果按照其权重进行融合得到最终的结果。本文对该算法进行了测试,对它的集成性、检测准确
【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
【基金项目】
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国家自然基金（No.61379152）
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针对JPEG图像通用隐写检测中检测效率低、训练时间长的问题,提出一种基于集成分类器的新检测方法。算法以CC-PEV为特征对图像进行描述并作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,用bootstrap方法构造图像训练子集,分别进行训练得到数个基分类器;根据基分类器的分类结果赋予基分类器不同的权重,将基分类器的结果按照其权重进行融合得到最终的结果。本文对该算法进行了测试,对它的集成性、检测准确率和训练时间进行分析。实验结果表明,相对于传统的集成方法,本文方法用自举方法构造训练集、随机方法构造子特
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