首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测
引用本文:何凤英,钟尚平,徐巧芬.基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(5):661-665.
作者姓名:何凤英  钟尚平  徐巧芬
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院,福建福州,350116
基金项目:福建省教育厅科研资助项目
摘    要: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.

关 键 词:隐写检测  丰富的高维模型(high-dimensional  rich  model  HDRM)  集成分类  序列前向选择  特征融合

BMP steganalysis based on feature fusion and improved RSM ensemble
HE Feng-ying,ZHONG Shang-ping and XU Qiao-fen.BMP steganalysis based on feature fusion and improved RSM ensemble[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2014,42(5):661-665.
Authors:HE Feng-ying  ZHONG Shang-ping and XU Qiao-fen
Institution:HE Feng-ying;ZHONG Shang-ping;XU Qiao-fen;College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University;
Abstract:
Keywords:steganalysis  random subspace method  integrated classification  sequential forward selection  feature fusion
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号