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针对目前图像盲隐写分析中提取的特征的有效性不高问题，提出了一种新的基于Multiwavelet广义高斯模型的图像盲隐写分析算法。采用Multiwavelet变换对样本图像进行多尺度分解，并使用广义高斯模型对每个子带的Multiwavelet系数进行建模，提取参数特征。利用这些参数特征训练支持向量机SVM（support vector machine）构成盲隐写分析算法的分类检测器。通过对大量图像样本进行测试，实验结果表明，和经典的Farid方法相比，提出的盲隐写分析算法提取的图像特征更加有效，具有更高的正