10.19665/j.issn1001-2400.2019.01.013
利用模块化残差网络的图像隐写分析
为了提高图像隐写分析方法对小嵌入率隐写术检测的准确性,针对小嵌入率隐写术提出一种基于高度模块化网络结构的图像隐写分析方法.首先,通过重复残差网络单元来构建基础网络模型,以提取数字图像中的复杂统计特性;其次,增加分组卷积以提取残差图像通道信息,加强来自隐写信息的信号特征;最后,利用大量数据集对网络进行训练,得到了基于模块化残差网络的图像隐写分析方法.实验结果表明,所提方法相较于现有算法可以提取更有效的图像特征,从而得到更好的检测效果.同时,利用残差网络块作为模板,可以很容易地搭建网络模型,便于网络的调整和训练.
隐写分析、残差网络、分组卷积、模块化、低嵌入率
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
天津市自然科学基金15JCYBJC15500
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
79-85
