徐巧芬
- 作品数：4 被引量：11H指数：1
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测
- 2014年
- 针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.
- 何凤英钟尚平徐巧芬
- 关键词：隐写检测RICH
- 一种基于LSB序列局部特征的通用隐写检测方法被引量：11
- 2013年
- 基于短重码间距统计的隐写检测方法对LSB匹配等隐写技术有良好的检测性能.然而该方法为适应不同的应用场合,需要选择适当的短重码维数.这种一元统计分析方法无法考虑多个特征之间存在的联系,从而影响检测能力.本文分析证明了单个短重码间距统计变量的检测能力规律,给出了可减少检测次数的合理选择短重码维数的方法.基于短重码间距统计特征变量之间的相关性选择特征子集,构造局部特征描述向量,进而提出一种基于LSB序列局部特征的通用隐写检测方法.该方法采用GMM生成模型描述多维局部特征,并基于全局序列词汇设计融合GMM生成模型与SVM判别方法的分类器.实验结果表明:本文方法在有效控制虚警率的前提下,对LSB匹配隐写和LSB替换隐写都有较好的检测性能.
- 钟尚平徐巧芬陈羽中何凤英
- 关键词：通用隐写分析高斯混合模型
- 面向图像高维隐写特征的盲监测算法
- 隐写是利用多媒体信息本身存在的冗余性以及人类感官对细微变化的不敏感性来实现隐蔽通信。隐写的发展,在为社会带来一种新的隐蔽通信手段的同时也带来了新的威胁,隐写检测技术由此应运而生。隐写检测分为专用检测和盲检测,本文主要讨论...
- 徐巧芬
- 关键词：隐写盲检测高斯核
- 文献传递
- 采用Hilbert扫描序列短重码统计的盲隐写检测方法
- 2013年
- 在LSB行扫描序列中,基于短重码间距统计的隐写检测方法对LSB匹配等隐写技术具有良好的盲检测性能。然而此方法只能利用相邻码元的相关性,影响检测性能。理论证明了短重码间距统计量的检测能力与重码累积成功概率、短重码维数有关,并提出采用Hilbert扫描序列以提高重码累积成功概率比率来提升检测性能的盲隐写检测方法。该方法在图像LSB Hilbert扫描序列中,基于码元相同短重码统计量的分布特征,通过Poisson分布显著性检验检测隐写信息,可充分利用Hilbert曲线良好的局部相关保持特性,不仅利用了相邻码元的相关性,还利用了局部区域码元的相关性。理论分析和实验结果表明了本文方法在有效控制虚警率的前提下,具有较好的隐写检测性能。
- 钟尚平徐巧芬郭文忠廖彬
