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控制论与编程
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Bashmakov D.A.
梯度区域像素点的自适应像素预测，提高静态数字图像隐写分析的精度
// 控制论与编程.
2018. № 2.
С. 83-93.
DOI: 10.25136/2644-5522.2018.2.25514 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=25514
梯度区域像素点的自适应像素预测，提高静态数字图像隐写分析的精度
DOI: 10.25136/2644-5522.2018.2.25514评审日期 21-02-2018出版日期 23-04-2018注解: 对加权Stego图像和WSPAM方法隐写问题中直方图法突出静止数字图像背景区域的准确性进行了研究。 利用在具有显着比例均匀背景的固定数字图像空间区域最小有效位嵌入的方法,研究了加权Stego图像和WSPAM方法对固定数字图像隐写的实际精度对梯度图像区域预测模型性质的依赖性。 研究了加权Stego隐写分析算法及其WSPAM修改. 将BOWS2收集物用于评估分析的有效性。 使用来自广泛来源的图像来评估突出均匀背景的有效性。 通过改变有效载荷为3-5%%的空间区域中的图像的最小有效位来实现信息的嵌入。 所述方法的有效性是考虑到所获得的图像分类的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性值来确定的。 显示了直方图方法选择同质背景的低精度。 提出了一种利用分割神经网络选择同质背景的方法，显示了其实际适用性。 提出了用于预测图像的梯度区域中的像素的改进模型，其允许实现隐写分析的更高精确度。 现实意义。 该工作结果可用于构建基于加权Stego算法的隐写信息传输通道的被动对抗系统。 出版日期: 隐写术, 隐写分析, 二元分类, 最低有效位, 被动反击, 统计隐写分析, 图像的空间区域, 隐写分析方法的准确性, 隐写嵌入, 隐写分析算法 |
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