JPEG圖像信息隱藏檢測(cè)方法的研究.pdf

1、信息隱藏是在圖像、音頻、視頻等數(shù)字媒體中嵌入不可察覺的隱蔽數(shù)據(jù)。隱藏檢測(cè)就是以各種手段檢測(cè)這些可疑信息的存在。有些類型的媒體信號(hào)因?yàn)閺V泛流行，而且便于傳播和流通，因此很可能被用于信息隱藏，例如JPEG和GIF圖像等。針對(duì)這些載體的分析技術(shù)具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值，本文主要研究對(duì)JPEG圖像的隱藏檢測(cè)。 隱藏檢測(cè)的研究主要包括特征提取和分類器的選擇與設(shè)計(jì)兩個(gè)部分。在目前檢測(cè)JPEG圖像信息隱藏的各種特征提取方法中，Shi最近提

2、出的一種基于馬爾科夫過程的特征提取方法，其檢測(cè)率明顯高于以前的方法。 本文的工作主要包含以下兩個(gè)方面： 一是改進(jìn)了基于馬爾科夫過程的特征提取方法。本文從四個(gè)方面改進(jìn)Shi的方法：用Z形排序的一維DCT系數(shù)代替二維DCT系數(shù)，用塊間特征代替塊內(nèi)特征，用更高階的DCT系數(shù)差代替一階DCT系數(shù)差，把DCT系數(shù)分組并分別統(tǒng)計(jì)每一組的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無論是一維還是二維的情況，使用二階差的檢測(cè)率都明顯高于一階差：使用二維DCT系數(shù)

3、的二階差提取特征，其檢測(cè)率明顯超過Shi原來的方法。 二是用更少的條件證明了核典型相關(guān)分析的一種實(shí)現(xiàn)方法和傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法的等價(jià)性，并把它用作隱藏檢測(cè)的分類器，取得了比支撐向量機(jī)更好的效果。傳統(tǒng)的核典型相關(guān)分析算法工作于基于核譜的特征空間，最近Huang提出在一定條件下，可以在核函數(shù)生成的希爾伯特空間用線性典型相關(guān)分析實(shí)現(xiàn)核典型相關(guān)分析，并給出基于統(tǒng)計(jì)理論的證明。本文給出另外一種證明方法，這種方法的限制條件更少。支撐向量機(jī)以其易用性