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基于字典学习的JPEG图像隐写分析研究

许志浩  
【摘要】:隐写术是一种在人类无法感知的前提下将信息嵌入在各种数字媒体中,并在公共的通信渠道进行传输的技术。隐写分析技术作为与隐写术相对立的一种技术,目的是发现,提取甚至破化隐藏在多媒体载体中的秘密信息,以防止不法分子的滥用。而JPEG图像作为目前广泛使用的一种图像格式以及其各种优良性质,成为隐写领域普遍使用的一种媒介,并且通过利用特征提取与分类器训练的分析框架,即使针对低嵌入量的JPEG图像也具有较好的效果。然而这些成果的前提假设是隐写分析方具有隐写方关于信息隐藏的先验知识,但在实际的应用中,这种条件很难满足,从而会导致训练模型与测试数据的不匹配,分类准确率大幅下降。为了同时解决隐写分析中匹配与失配的问题,本文将引入机器学习中字典学习的模型,利用已有的先验知识并结合隐写分析的实际情况训练字典,具体工作包括:(1)分析目前已有隐写分析框架的问题,提出基于多字典混合的分析算法。此算法从隐写分析中分类的难点入手,即载体图像与载密图像无法通过人眼进行分辨,提出了多个字典混合来表示判别的模型。首先对于载体图像与载密图像中共有的部分学习一个共享字典,并对不同的部分分别学习一个子字典,其次学习一个综合字典用于重构数据,同时学习一个解析字典用于映射编码。此模型通过共享字典与子字典来提高编码的判别能力,通过综合字典与解析字典来提高求解编码的效率,通过与常用的隐写分析方法比较,可以验证算法在分析准确率和效率方面的有效性。(2)由于字典尺寸与训练数据数目的限制,当特征的维度升高,如richmodel特征,混合字典学习模型隐写分析的效率将会下降。隐写分析领域的特征大多数都是通过不同的子模型提取图像经过隐写修改后易于变化的统计量,并将每个得到的特征进行连接得到最终的隐写特征,这种方式忽略了各个子模型的内在联系,信息融合效率低。本文将多模型字典学习与隐写分析相结合,通过对高维特征的每个子模型特征学习一个字典的方式将各个模型进行更好的融合,通过实验也验证了基于多模型字典学习算法针对隐写问题的有效性。


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