基于多视角的特征提取图像隐写分析技术.
图像隐写分析技术综述
图像隐写分析技术综述张军;熊枫;张丹【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(39)4【摘要】通过归纳典型专用隐写分析方法和通用隐写分析方法的机制,指出在该领域中,低嵌入率的检测问题、图像源不匹配问题和隐写分析方法的适用性问题是3个亟待解决的问题,进而提出基于富模型和数字取证的隐写分析是两大研究趋势,前者合并不同域的差异特征后,利用集成分类器区分载体和含密图像,后者先用数字取方法证识别图像的类型,再采用该类的隐写分析器检测图像,由此克服图像源不匹配问题,提高检测性能.%This paper summarizes the schemes of typical targeted and universal steganalysis methods,and points out three challenges in this area:the detection of low embedding rate,the mismatch between the training image source and the test image source,and the ability to adapt unknown steganography algorithms.And it shows that steganalysis based on rich model and digital forensics are two research trends in the field.The former merges different features from different domains and then distinguishes between cover and stego-images by using ensemble classifier.The latter identifies the image type by using digital forensics in advance,and then detects the image by utilizeing stegoanalysizer of the corresponding type.So that the problem is solved and performance of detection is improved.【总页数】5页(P165-168,172)【作者】张军;熊枫;张丹【作者单位】广东商学院信息学院,广州510320;广东商学院信息学院,广州510320;四川大学计算机学院,成都610207【正文语种】中文【中图分类】TP309.2【相关文献】1.基于图像的信息隐藏与隐写分析技术研究 [J], 秦俊2.图像自适应隐写和隐写分析技术进展 [J], 宋晓峰;林少锋;韩鹍;寇万里3.图像隐写分析技术研究 [J], 孙娜4.基于深度学习的图像隐写分析综述 [J], 陈君夫;付章杰;张卫明;程旭;孙星明5.数字图像隐写与隐写分析技术的研究 [J], 魏程程因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的图像特征提取技术研究
基于深度学习的图像特征提取技术研究深度学习是当下炙手可热的人工智能技术，而图像特征提取是深度学习在计算机视觉领域的一个重要应用。
本文将从深度学习的基本原理入手，探讨基于深度学习的图像特征提取技术的研究现状与发展趋势。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经元模型对数据进行特征学习和表征学习。
深度学习的关键在于神经网络的结构设计和参数优化。
深度学习模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。
通过神经元之间的连接权重调整，深度学习网络可以根据输入数据自动学习到更高级别的特征表示。
二、图像特征提取的意义与难点图像特征提取是计算机视觉领域的一项基础任务，其目的是从图像中提取出能够代表图像内容的有效特征。
传统的图像特征提取方法通常基于手工设计的特征描述子，如颜色直方图、纹理特征等。
然而，这些传统方法往往对图像的表达能力有限，且对于复杂的图像场景难以产生稳定的特征表示。
深度学习技术的兴起为图像特征提取带来了重要的突破。
深度学习网络可以根据大量图像样本自动学习到适应于不同任务的图像特征，具有更好的泛化性能和鲁棒性。
然而，图像特征提取的难点也随之增加。
首先，深度学习网络的训练需要大量的标注数据，而标注数据的获取和标注成本往往是一个非常耗时耗力的过程。
其次，深度学习网络的结构设计和参数调整需要一定的经验和专业知识。
以及，深度学习网络的训练过程对计算资源的需求较高，需要大量的计算资源和时间成本。
三、基于深度学习的图像特征提取方法基于深度学习的图像特征提取方法主要有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）两种。
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，其通过卷积操作和池化操作实现对图像特征的提取和降维。
CNN的结构特点是局部感受野、权值共享和金字塔式结构。
局部感受野指的是每个神经元只关注输入数据的一小部分，通过滑动窗口的方式提取图像的局部特征，从而实现对整体图像特征的提取；权值共享指的是神经元的连接权重在整个网络中都是共享的，这样可以减少网络的参数数量并增强特征的稀疏性；金字塔式结构指的是通过多个卷积层和池化层的堆叠，逐渐增加感受野并减小特征图的尺寸，实现对图像特征的多层次提取。
数字图像处理中的特征提取技术分析
数字图像处理中的特征提取技术分析数字图像处理是一项涵盖多种技术的综合性学科，它通过计算机图形学、数字信号处理和人工智能等技术手段，对图像进行处理与分析。
在数字图像处理的应用范围中，特征提取技术是一种被广泛运用的技术。
本文将对数字图像处理中的特征提取技术进行分析和探讨。
一、特征提取技术的概念特征提取是指根据预先设定的一些规则，用计算机算法从原始图像中获取具有代表性的信息（即特征），较为常见的有形状、纹理、颜色等。
不同的特征提取方法，对原始图像的信息提取方式各有不同，如形状特征提取是从轮廓、边缘等方面入手，而纹理特征则从图像像素间的关系入手。
二、特征提取技术的应用场景数字图像处理中特征提取技术的应用范围非常广泛，包括医学图像分析、图像分类、目标检测、人脸识别等众多领域。
（1）医学图像分析中的应用医学图像分析中特征提取技术的应用较为常见，如CT和MRI 图像中的特征提取，常用的特征包括病灶位置、大小、形状、密度等，这些特征的提取可为医生提供更准确的诊断结果。
（2）图像分类中的应用图像分类是指将不同的图像分成不同的类别，特征提取技术在图像分类中被广泛应用。
例如，将不同颜色的物体分成不同的类别，可通过颜色特征进行分类。
（3）目标检测中的应用目标检测是指在图像中寻找特定目标的位置，提取物体特征是目标检测中的一个重要步骤。
例如，在车辆识别过程中，需要提取车辆的轮廓、颜色等特征。
（4）人脸识别中的应用人脸识别是指通过对图像中的人脸特征进行提取与比对，确定人脸的身份。
在人脸识别中，特征的提取通常包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子等特征。
三、特征提取技术的分类特征提取技术可以根据特征的来源、形式和处理方法进行分类。
常见的分类方法包括基于像素、基于区域、基于频域等。
（1）基于像素的特征提取技术基于像素的特征提取技术是指从单一像素信息中提取出特征。
这种特征提取方法通常是根据像素性质，如亮度、颜色、形状等进行提取，并得到一个向量来描述图像的特征。
图像隐秘检测技术中的特征提取方法研究(7.12)
图像隐秘检测中的特征提取方法研究第一章绪论1.1图像隐秘检测技术背景随着计算机和网络技术的不断发展，尤其是Internet的广泛使用，给人们的生活带来的巨大的变化，改变了人们传统的思维方式和生活习惯，推动了整个社会的高速发展。
但是在计算机网络带给人们巨大便利的同时，信息安全方面的问题却不断威胁着社会，尤其是在竞争激烈的商业领域和机密性较高的军事领域，信息安全已成为信息技术领域中一门重要的学科。
其中，信息隐藏技术[1]作为信息安全中的重要课题引起了国际学术界的普遍重视。
信息隐藏的目的是将隐蔽数据嵌入到图像、音频、视频等数字媒体信号中，使得这些数据不容易被发现。
隐写技术[3]是信息隐藏的一个重要分支，隐写技术可以追溯到古代，但对这一领域的深入研究到20世纪末才真正开始。
到目前为止，新的研究成果不断涌现，逐步推动了这个领域的研究和发展。
隐写技术是一种隐秘通信技术，它将隐秘信息嵌入到原始载体中。
隐秘信息的嵌入既不改变原始载体信号的视、听觉效果，也不改变文件的大小和格式（包括文件头），而在外在表现上几乎和原始载体一样。
从而使隐蔽信息能以不被人察觉的方式进行传输。
这些隐秘信息嵌入后，就将含有这些隐秘信息的载体和大量正常的多媒体数据混淆在一起，通过网络等渠道发送出去，从而使之不易被察觉。
针对隐写这一隐蔽通信手段，隐写分析(Steganalysis)技术[4，5，6]也发展起来。
隐写分析其实是对信息隐藏过程中的被动分析过程。
它的目的在于通过对多媒体信号进行统计分析，确定隐藏信息的存在性。
多数信息隐藏都不可避免地会改变含密载体的某些统计特性，因而统计分析可以暴露含密载体中的异常。
目前，隐写分析已经成为了信息隐藏技术中的一个重要研究方向。
它一方面可以促进信息隐藏算法安全性的提高，推动信息伪装算法的实用化，另一方面可以防止信息隐藏被滥用等犯罪活动。
实际上，隐写分析比隐写更加困难，因为各种数字载体数量巨大，嵌入方法又千变万化，从中搜寻含密载体是一件十分困难的工作。
如何使用计算机视觉技术进行图像特征提取与描述
如何使用计算机视觉技术进行图像特征提取与描述计算机视觉技术已成为现代科技领域中的重要一环，它的应用范围广泛，其中图像特征提取与描述是计算机视觉中的一个重要任务。
通过计算机视觉技术，我们可以从图像中提取出关键的特征信息，并将其进行描述，从而实现图像的自动化分析和理解。
在本文中，我们将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像特征提取与描述的方法和步骤。
首先，图像特征提取是指从图像中抽取出一些具有代表性的特征。
这些特征可以是图像中的边缘、角点、颜色直方图等。
图像特征提取的目的是将复杂的图像数据转换为简单的数学特征向量。
这样做的好处是可以将图像的内容转化为计算机能够处理的数据，从而为后续的图像分析任务提供基础。
在实际应用中，通常使用各种各样的特征提取算法来实现图像特征提取。
其中，边缘检测是最常用的一种方法之一。
边缘是指图像中颜色或灰度变化明显的地方，通过检测图像中的边缘，我们可以得到图像的轮廓信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子和Canny算子等。
除了边缘检测之外，还可以使用角点检测算法来提取图像的特征。
角点是指图像中拐角或边缘交汇的地方，这些地方通常是图像中最重要的特征点。
常用的角点检测算法有Harris角点检测算法和SIFT（尺度不变特征变换）算法等。
此外，颜色直方图是一种常用的图像特征提取方法。
颜色直方图可以描述图像中各种颜色的分布情况。
通过统计图像中各种颜色的像素数量，我们可以得到一个代表图像颜色分布的特征向量。
这种特征在图像检索、图像分类等应用中有着广泛的应用。
在图像特征提取之后，我们需要对这些特征进行描述，以便于后续的图像分析和处理。
图像特征描述是指对提取到的特征进行定量和准确的描述。
通常，我们使用特征向量表示图像的特征信息，并使用一些统计量来描述特征的特点和分布。
对于特征向量的描述，最常用的方法是计算其均值、方差、最大值、最小值等统计量。
这些统计量可以反映出特征的整体分布情况和范围。
此外，还可以使用更高阶的统计量，如协方差矩阵、直方图等来描述特征的更加细致的信息。
使用计算机视觉技术进行图像特征提取和描述的方法介绍
使用计算机视觉技术进行图像特征提取和描述的方法介绍计算机视觉技术是一种通过计算机对图像进行处理和分析的方法，可以从图像中提取出有关图像内容的信息。
其中，图像特征提取和描述是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像特征提取和描述。
图像特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征。
图像特征可以分为低层特征和高层特征两种类型。
低层特征主要包括颜色、纹理、形状等局部特征，而高层特征则是基于低层特征的组合，具有更高的语义信息。
在图像特征提取的过程中，可以使用多种方法，如颜色直方图、纹理特征、形状描述等。
颜色直方图是一种常用的图像特征提取方法，它通过统计图像中的像素在不同颜色空间的分布情况来表示图像的颜色特征。
常见的颜色空间有RGB、HSV等。
颜色直方图可以通过将图像像素的颜色信息进行统计，得到每个颜色通道的直方图来表示图像的特征。
纹理特征是指图像中不同区域的纹理分布情况。
常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。
灰度共生矩阵通过计算图像灰度级之间的关系来描述图像的纹理特征。
局部二值模式则通过比较像素与其周围像素的灰度值来判断图像的纹理特征。
形状描述是指通过对图像中的物体进行边缘检测和轮廓提取，得到物体的形状信息。
常见的形状描述方法有边缘检测算法（如Canny算法）、轮廓提取算法（如Douglas-Peucker算法）等。
这些方法可以将图像中的物体边缘提取出来，用一系列点的位置坐标来表示物体的形状特征。
在图像特征提取的基础上，可以采用图像描述方法来对提取出的特征进行描述。
图像描述是将图像特征转化为可供计算机处理的表示方式。
常见的图像描述方法有Bag of Words (BoW)模型、局部特征表示方法（如SIFT、SURF、ORB等）等。
Bag of Words模型是一种常用的图像描述方法，它将图像特征表示为一个词袋，每个词代表一个局部特征。
基于视觉信息的图像特征提取算法研究共3篇
2006—2007学年第二学期期中试卷初三政治注意事项1、本试卷分第Ⅰ卷（选择题）和第Ⅱ卷（非选择题）两部分，共8页，考试时间100分钟，满分100分。
2、第Ⅰ卷答案一律答在第Ⅱ卷前面的答题卡上，答题时注意答题卡上的题号与试卷上的题号相一致，第Ⅱ卷答题答在各试题下面的空白处。
3、答题前请将第Ⅱ卷密封线内的学校、姓名、准考证号填写清楚。
第Ⅰ卷选择题一、单项选择题（以下各题都有四个答案，但正确答案均只有一个，请将正确答案的字母编号填入答题卡表格中相应空格内。
每题2分，共50分）1、每一个人在社会中都扮演着不同的角色，每一种角色都意味着一种责任。
下列说法不正确的是（）A、作为子女，应承担体贴孝敬父母的责任B、作为朋友，应做到理解宽容、真诚相待C、爱岗敬业、热情奉献是对乘客的基本要求D、完成规定的学习任务是学生的主要义务2、做一个负责任的公民，就要（）①信守承诺②勇担过错③自觉承担责任④做责任的主人A、①②③④B、①②③C、①④D、②③④3、积极参加社会公益活动的目的是能够让我们（）①自觉承担起对他人，社会的责任②自身价值在奉献中得以提升③提高实践能力，增加社会经验④践行志愿者精神，传播先进文化A、①②③④B、①②③C、①②④D、②③④4、对于我们中学生来说，自觉承担责任就是（）①自己的事自己做②做好力所能及的事③对自己做的事负责④做自己喜欢做的事A、①B、②③C、①②③D、①②③④5、下列有关社会主义初级阶段的认识，正确的有（）①初级阶段就是不发达阶段②初级阶段从20世纪50年代中期算起，至少需要100的时间③初级阶段表现在经济、政治、文化生活的各方面④我国正处于社会主义初级阶段是我国最基本的国情A、①②③B、①②④C、①③④D、①②③④6、在社会主义现代化建设的进程中，制定一切路线、方针和政策的依据是（）A、党在社会主义初级阶段的基本路线B、我国现阶段的基本国情C、“三个有利于”D、“三个代表”7、下列属于我国基本国策的是（）①对外开放②计划生育③依法治国④保护环境A、①②③④B、②③④C、①②③D、①②④8、下列提法和做法不符合贯彻落实可持续发展战略要求的是（）①但留方寸地，留与子孙耕②变湖泊为粮仓③反对使用一次性筷子④垃圾分类处理⑤禁止开发不可再生资源A、①②③④⑤B、②③④C、①③④D、②⑤9、下列关于中华文化和民族精神的关系，说法正确的是（）①中华文化的力量，集中表现为民族精神的力量，所以说中华文化就是民族精神②中华民族精神，根植于绵延数千年的优秀文化传统之中，始终是维系中华各族人民共同生活的精神纽带③民族文化是根，民族精神是魂④民族文化和民族精神都具有时代性A、①②③B、②③④C、①②④D、①③④10、下列能够直接体现爱国主义精神的语句是（）①苟利国家生死以，岂因祸福避趋之②天下兴亡，匹夫有责③人生自古谁无死，留取丹心照汗青④闲居非吾志，甘心赴国忧A、①②③B、①③④C、①②③④D、①②④11、宪法是国家的根本大法，它规定了国家生活中最根本、最主要的问题。
了解计算机视觉技术中的特征提取方法
了解计算机视觉技术中的特征提取方法计算机视觉技术中的特征提取方法在图像处理和模式识别领域中具有重要的地位。
特征提取是指从原始数据中提取出对于解决特定问题有用的信息或特征的过程。
计算机视觉技术中的特征提取方法可以帮助计算机理解和解释图像，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别等应用。
在计算机视觉中，特征提取的目标是将高维、复杂的图像数据转换为低维、简化的特征表示，以便于后续的处理和分析。
下面将介绍一些常见的特征提取方法。
1. 基于统计的特征提取方法：这种方法基于对图像像素值的统计分析，例如直方图、均值、方差等。
这些统计特征可以描述图像的亮度、对比度、纹理等方面的信息。
通过计算这些统计特征，我们可以对图像进行分类和识别。
2. 基于滤波的特征提取方法：这种方法利用滤波器对图像进行卷积运算，提取图像中的频域信息。
常见的滤波器包括边缘检测滤波器、纹理滤波器等。
通过应用这些滤波器，我们可以提取出图像中的边缘、纹理等特征。
3. 基于形状的特征提取方法：这种方法主要关注图像中的形状信息，例如边界、轮廓等。
常见的形状特征包括周长、面积、圆度等。
通过提取图像的形状特征，我们可以进行物体检测、图像配准等任务。
4. 基于颜色的特征提取方法：这种方法利用图像中的颜色信息进行特征提取。
颜色特征可以通过直方图、颜色矩等方式进行表示。
利用颜色特征，我们可以进行图像检索、颜色分割等应用。
5. 基于深度学习的特征提取方法：深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
深度学习网络可以利用大量带标签的图像数据进行训练，从而学习到特征提取和表示的有效方法。
常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
无论采用哪种特征提取方法，需要考虑以下几个因素：1. 特征的判别性：提取的特征应该具有较大的差异性，可以区分不同的类别。
特征应该能够捕捉图像中的关键信息，而不受图像中的变化和噪声的干扰。
2. 特征的鲁棒性：提取的特征应该对图像的平移、旋转、缩放等操作具有一定的不变性。
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基于多视角的特征提取图像隐写分析技术英文题名 Research on Multi-view Features of Image Steganalysis Technique 关键词信息隐藏; 隐写术; 隐写分析; 提取特征; DCT; DWT; DFT; 空域; 预测图像; ONPP降维; 支持向量机; 英文关键词Information Hiding; Steganography; Steganalysis; Feature Extracted; DCT; DWT; DFT; Spatial Domain; Image Prediction; ONPP reducing dimension; Support Machine Vector （SVM）; 中文摘要随着计算机技术和网络多媒体技术的飞速发展,信息安全越来越受到人们的关注。
隐写分析技术作为信息安全研究领域新的分支,主要对隐蔽信道中载体信息进行有效的检测,为信息安全的发展注入了新的活力。
特别是美国发生9.11事件以来,隐写分析更加受到重视,它对国家、国防以及军事安全方面起到极其重要的作用。
隐写分析技术近几年发展非常迅速,为信息检测提供了比较成熟的方案。
因此,隐写分析具有较高的学术研究价值和广泛的应用价值。
本文提出了一套完善的特征提取算法,并运用先进的降维技术处理高维数据,提高了分类性能。
主要成果性工作包括： (1)通过研究图像隐写前后在DCT域、DWT域、DFT域及空域的特征系数的变化,对于DCT域、DWT域、DFT域和空域系数分别提出了一类图像特征提取算法。
同时引入图像预测技术,在预测图像中提取出特征系数,对原图像特征进行校正,减小载体图像本身的差异对特征的影响,提高分类性能。
(2)提出基于ONPP的随机子空间集成的策略。
降低了特征维数,避免了高维的数据易引起的维数灾难。
ONPP构造样本之间的流形结构,并保持样本集的全局几何特征。
此降维方案即保持了系统的高性能,又减少算法复杂度和... 英文摘要 With the rapid development of computer science and web multimedia technology, Information Security gets more and more attention. Steganalysis is a new branch of information security, which mainly researches on the effective detection of the cover image and boosts the development of information security. Especially after the 9.11 event, steganalysis became more important, which plays an important role in national defence and military security. From the former LSB-based method to the universal algorithms 致谢 5-6 中文摘要 6-7 ABSTRACT 7-8 1 引言12-26 1.1 选题背景和研究意义 12 1.2 多媒体信息安全 12-16 1.3 信息隐藏领域国内外的现状与发展 16 1.4 信息隐藏技术 16-23 1.4.1 信息隐藏的概念 17-18 1.4.2 信息隐藏的基本模型 18-19 1.4.3 信息隐藏技术的一般特性 19-20 1.4.4 信息隐藏分类 20-23 1.5 隐蔽通信技术 23-24 1.6 本文的主要研究工作 24-26 2 数字图像隐写术与隐写分析算法 26-48 2.1 数字图像隐写术介绍26-28 2.1.1 数字图像隐写术原理 26-28 2.1.2 隐写术的主要应用领域 28 2.2 位图(BMP)与有损压缩图像(JPEG)的隐写算法 28-34 2.2.1 基于图像空域的隐写术 28-31 2.2.2 基于图像变换域的隐写术介绍 31-34 2.3 数字图像隐写分析 34-39 2.3.1 数字图像隐写分析现状 34-36 2.3.2 隐写分析在信息隐藏检测技术中的地位 36-38 2.3.3 数字图像隐写分析原理38 2.3.4 隐写分析技术指标 38-39 2.4 位图(BMP)与有损压缩图像(JPEG)的隐写分析算法 39-47 2.4.1 基于图像空域的隐写分析介绍 39-44 2.4.2 基于图像变换域的隐写分析介绍 44-47 2.5 本章小结 47-48 3 基于多视角的特征提取及有效性分析 48-66 3.1 基于Markov模型的特征提取 48-52 3.1.1 特征向量分析 48-49 3.1.2 算法流程图 49-50 3.1.3 特征提取过程 50-52 3.2 基于小波系数高阶矩的统计特征提取 52-59 3.2.1 图像统计矩特征 52-55 3.2.2 特征向量分析 55-56 3.2.3 算法流程图 56-57 3.2.4 特征提取过程 57-59 3.3 基于DFT变换估计功率谱特征 59-62 3.3.1 图像傅里叶变换及其功率谱定义 59-60 3.3.2 算法流程图 60-61 3.3.3 特征提取过程 61-62 3.4 基于图像灰度共生矩阵的特征提取 62-65 3.4.1 空间灰度共生矩阵分析 62-64 3.4.2 算法流程图 64 3.4.3 特征提取过程 64-65 3.5 本章小结 65-66 4 基于多视角特征提取的隐写分析系统66-80 4.1 基于多视角特征提取的盲隐写分析系统 66 4.2 基于多视角特征提取的隐写检测系统涉及的相关技术 66-73 4.2.1 预测图像技术 66-67 4.2.2 基于ONPP的子空间学习 67-70 4.2.3 支持向量机工作原理 70-73 4.3 基于多视角特征提取的隐写分析系统算法 73-75 4.4 实验结果和分析 75-79 4.4.1 实验数据 75-76 4.4.2 基于多视角特征与单视角结果对比 76-77 4.4.3 与其他先进算法比较 77-78 4.4.4 基于支持向量机的分类器与基于最近邻分类器对比 78-79 4.5 本章小结 79-80 5 总结和展望 80-82 参考文献 82-86 2.3.3 数字图像隐写分析原理 38 2.3.4 隐写分析技术指标 38-39 2.4 位图(BMP)与有损压缩图像(JPEG)的隐写分析算法 39-47 2.4.1 基于图像空域的隐写分析介绍 39-44 2.4.2 基于图像变换域的隐写分析介绍 44-47 2.5 本章小结 47-48 3 基于多视角的特征提取及有效性分析 48-66 3.1 基于Markov模型的特征提取 48-52 3.1.1 特征向量分析 48-49 3.1.2 算法流程图 49-50 3.1.3 特征提取过程 50-52 3.2 基于小波系数高阶矩的统计特征提取 52-59 3.2.1 图像统计矩特征 52-55 3.2.2 特征向量分析 55-56 3.2.3 算法流程图 56-57 3.2.4 特征提取过程 57-59 3.3 基于DFT变换估计功率谱特征 59-62 3.3.1 图像傅里叶变换及其功率谱定义59-60 3.3.2 算法流程图 60-61 3.3.3 特征提取过程 61-62 3.4 基于图像灰度共生矩阵的特征提取 62-65 3.4.1 空间灰度共生矩阵分析 62-64 3.4.2 算法流程图 64 3.4.3 特征提取过程 64-65 3.5 本章小结 65-66 4 基于多视角特征提取的隐写分析系统66-80 4.1 基于多视角特征提取的盲隐写分析系统 66 4.2 基于多视角特征提取的隐写检测系统涉及的相关技术 66-73 4.2.1 预测图像技术 66-67 4.2.2 基于ONPP的子空间学习 67-70 4.2.3 支持向量机工作原理 70-73 4.3 基于多视角特征提取的隐写分析系统算法 73-75 4.4 实验结果和分析 75-79 4.4.1 实验数据 75-76 4.4.2 基于多视角特征与单视角结果对比 76-77 4.4.3 与其他先进算法比较 77-78 4.4.4 基于支持向量机的分类器与基于最近邻分类器对比 78-79 4.5 本章小结 79-80 5 总结和展望 80-82 参考文献 82-86 2.3.3 数字图像隐写分析原理 38 2.3.4 隐写分析技术指标 38-39 2.4 位图(BMP)与有损压缩图像(JPEG)的隐写分析算法 39-47 2.4.1 基于图像空域的隐写分析介绍 39-44 2.4.2 基于图像变换域的隐写分析介绍 44-47 2.5 本章小结 47-48 3 基于多视角的特征提取及有效性分析 48-66 3.1 基于Markov模型的特征提取 48-52 3.1.1 特征向量分析 48-49 3.1.2 算法流程图 49-50 3.1.3 特征提取过程 50-52 3.2 基于小波系数高阶矩的统计特征提取 52-59 3.2.1 图像统计矩特征 52-55 3.2.2 特征向量分析 55-56 3.2.3 算法流程图 56-57 3.2.4 特征提取过程 57-59 3.3 基于DFT变换估计功率谱特征 59-62 3.3.1 图像傅里叶变换及其功率谱定义59-60 3.3.2 算法流程图 60-61 3.3.3 特征提取过程 61-62 3.4 基于图像灰度共生矩阵的特征提取 62-65 3.4.1 空间灰度共生矩阵分析 62-64 3.4.2 算法流程图 64 3.4.3 特征提取过程 64-65 3.5 本章小结 65-66 4 基于多视角特征提取的隐写分析系统66-80 4.1 基于多视角特征提取的盲隐写分析系统 66 4.2 基于多视角特征提取的隐写检测系统涉及的相关技术 66-73 4.2.1 预测图像技术 66-67 4.2.2 基于ONPP的子空间学习 67-70 4.2.3 支持向量机工作原理 70-73 4.3 基于多视角特征提取的隐写分析系统算法 73-75 4.4 实验结果和分析 75-79 4.4.1 实验数据 75-76 4.4.2 基于多视角特征与单视角结果对比 76-77 4.4.3 与其他先进算法比较 77-78 4.4.4 基于支持向量机的分类器与基于最近邻分类器对比 78-79 4.5 本章小结 79-80 5 总结和展望 80-82 参考文献 82-86。