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为了提供较大的秘密信息嵌入量并保持良好的载密图像质量,提出一种基于SOM(自组织特征映射神经网络)和HVS(人眼视觉特性)的小波域图像隐写.该方法先将载体图像分成固定大小的小块,以小波对比度之和以及小波系数方差作为特征量.然后,利用SOM将小块分为三类.最后,采用模算子隐写将秘密信息嵌入到小波系数中.实验结果表明,与WHS算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量. 相似文献
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随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究表明,隐写模型仅需要秘密图像作为输入,然后将模型输出的含密扰动添加到载体图像上,即可完成秘密图像的嵌入过程.这种不依赖载体图像的嵌入方式极大地扩展了隐写的应用场景,实现了隐写的通用性.但这种嵌入方式目前仅验证了秘密图像嵌入和恢复的可行性,而对隐写更重要的评价标准,即隐蔽性,未进行考虑和验证.提出一种基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型USGAN,利用注意力模块, USGAN的编码器可以在通道维度上对秘密图像中像素位置的扰动强度分布进行调整,从而减小含密扰动对载体图像的影响.此外,利用基于CNN的隐写分析模型作为USGAN的目标模型,通过与目标模型进行对抗训练促使编码器学习生成含密对抗扰动,从而使含密图像同时成为攻击隐写分析模型的对抗样本.实验结果表明,所提模型不仅可以实现不依赖载体图像的通用嵌入方式,还进一步提高了隐写的隐蔽性. 相似文献
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针对LSB匹配隐写的图像复原隐写分析 总被引:3,自引:0,他引:3
最低有效位(LSB)匹配隐写是目前图像隐写分析的难点和热点之一.为了提高针对LSB匹配隐写的隐写分析算法性能,将图像退化复原理论与图像隐写分析相结合,提出一种新的隐写分析算法.首先将LSB匹配隐写过程建模为加性噪声造成的图像退化过程,提出了一种专用复原滤波算法;然后将载密图像的复原图像作为载体图像的估计图像,提取载密图像与估计图像的质心特征,结合Fisher线性判决器实现隐写分析.实验结果表明,复原滤波算法可有效地复原受LSB匹配隐写噪声污染的退化图像,隐写分析算法的总体性能优于Ker方法,尤其在低嵌入率条件下表现良好,适用于空间域图像LSB匹配隐写. 相似文献
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针对最不重要比特位(Least significant bit, LSB)匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置。本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性。针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率(Maximum a posteriori, MAP)载体估计方法做出比较,在低嵌入率条件下,本文方法的定位性能有明显提高。 相似文献
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通常基于统计特征的隐写分析算法特征针对性强,而通用隐写分析算法适应性强.结合两者的优点,提出了一种针对F5数字隐写技术的盲检测算法.根据F5算法对载体图像统计特性带来的影响,提取了21个特征.在分类器设计方面,选用了对样本数量和质量依赖性小的支持向量机.最后对不同训练样本下算法的识别能力进行了实验仿真.实验结果表明,使用高嵌入率载密图像进行训练能达到很好的检测效果,在虚警率为4%的条件下,对25%载密图像的检测结果都达到了95%以上. 相似文献
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对灰度图像LSB匹配隐写提出了一种新的检测方法.通过引入不同幅度的修改,分析了消息嵌入过程对载体和载密图像影响的差异,并利用这种嵌入影响的变化率构造了一个分类器.实验表明该方法对于经过JPEG转换的灰度图像和非压缩灰度图像均有较好的检测效果. 相似文献
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基于多神经网络分类器组合的火焰图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
单一神经网络分类的性能很大程度上取决于网络参数的选择,设计一个性能最优的神经网络分类器是非常困难的。针对这一问题,本文提出了基于多个BP神经网络分类器组合的回转窑火焰图像分割方法。选取多组不同的训练样本对多个具有不同初始条件的BP网络进行训练,网络收敛后,用于火焰图像的分割,会产生多种分割结果,采用平均值法、投票表决法、最大统计概率法和神经网络4种方法对其进行组合,得到了最科的分割结果。实验结果表明,本文提出的方法具有分割效果好和可靠性高等优点,满了实际使用的要求。 相似文献
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针对数字图像的真伪鉴别问题,通过在小波域上构造的滤波器,提取反映相机本身物理特性的某种特定噪声,将其作为判断图像真伪的关键特征。在待测图像中选取出可疑区域,将其噪声特征通过广义高斯分类器以及BP神经网络分类器进行判断和融合,从而实现图像的真伪鉴别。实验结果表明,该方法对多种不同伪造方式的数字图像均具有较高的识别正确率。 相似文献
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朱守业 《计算机工程与应用》2009,45(18):123-125
提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。 相似文献
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基于图像局部奇异值向量和BP神经网络分类器的道路导航方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出以道路图像矩阵的局部奇异值向量作为特征输入,以BP神经网络作为分类器的道路导航方法.首先将图像分割成若干子图像,然后分别对子图像进行奇异值分解,提取子图像的代数特征向量.子图像的特征奇异值组成整个图像的局部奇异值向量,作为分类器的输入.再利用BP神经网络分类器对道路图像进行训练及识别.实验中处理了三类道路图像(偏左、偏右、正确方向),每类用20 幅图像作为训练样本,30幅用作测试.结果表明,这
种道路导航方法的识别率达到了100%. 相似文献
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贾花萍 《计算机与数字工程》2011,39(4):8-10
提出基于神经网络集成算法的思维脑电信号分类方法,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的思维脑电特征进行分类。为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分类效果。 相似文献
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贾花萍 《计算技术与自动化》2012,31(2):34-36
用近似熵对睡眠脑电信号进行分期,由于睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,提出基于神经网络集成的睡眠脑电信号分期,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的睡眠脑电特征对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期。为进一步提高BP神经网络性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分期效果。 相似文献
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基于BP神经网络的人脸识别方法 总被引:26,自引:1,他引:25
人脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。文中提出了基于BP神经网络的人脸识别方法,论述了人脸图像矢量的特征压缩问题、网络隐含层神经元数选取问题、网络输入矢量的标准化处理问题以及网络连接权值选取问题。对于18人、每人12幅图像组成的脸图像数据库做识别实验,实验结果表明文中所设计的神经网络分类器比常用的最近邻分类器有效地降低了识别错误率。 相似文献