基于支持向量数据描述和不确定性推理的单类隐写分析算法

摘要：

单类隐写分析较传统的二类隐写分析有更好的"盲"检测特性和更强的通用性.针对单类隐写分析可靠性较低的问题,将不确定性推理理论应用于隐写分析中降低不确定性因素对单类隐写分析可靠性的影响,提出了一种基于支持数据描述和不确定性推理的单类通用隐写分析算法.实验表明,算法具有较好的可靠性、鲁棒性、通用性.

关键词：隐写分析、不确定性、D-S证据理论、支持向量数据描述

所属期刊栏目：18

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89