【摘 要】
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为了提高对高精度原始图像LSB匹配数字隐写的检测能力,提出了基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法。根据高精度原始图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以
【机 构】
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解放军信息工程大学信息工程学院信息科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60473022)
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为了提高对高精度原始图像LSB匹配数字隐写的检测能力,提出了基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法。根据高精度原始图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以及小波分解后的子带系数直方图的特性差异,提取了23维的特征向量,并使用支持向量机对其进行训练,建立区分载体图像与载密图像的分类器达到检测秘密信息的目的。实验结果表明,该方法在性能上要优于文献[5]的局部极值法。
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