文献类型：期刊文章

作　　者：黄炜[1] 赵险峰[1] 冯登国[1] 盛任农[2]

机构地区：[1]中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室,北京100190 [2]北京电子技术应用研究所,北京100191

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金(61170281);北京市自然科学基金(4112063);中国科学院战略性先导专项课题(XDA06030601);中国科学院信息工程研究所创新课题(Y1Z0041101;Y1Z0051101)

年　　份：2012

卷　　号：23

期　　号：7

起止页码：1869-1879

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20123415365351)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了解决现有JPEG隐写分析方法特征冗余度高和未能充分利用特征间互补关系的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)进行特征融合的JPEG隐写分析方法,并分析所选特征之间的互补性.通过融合将互补特征结合在一起,更全面地反映载体和隐写信号间的统计差异,并用PCA分离出冗余成分,最终达到进一步提升准确率的目的.实验结果表明,在不同数据集和嵌入率情况下,该方法分析高隐蔽性隐写(如F5,MME和PQ)的准确率高于主要JPEG分析方法,在耗时上较现有特征层融合降维方法大为缩短.

关 键 词：特征融合  主成分分析 特征降维 隐写分析

分 类 号：TP309]