基于深度学习的数字图像隐写和隐写分析术研究概述

摘要：

隐写术的不断发展使得隐写分析术面临的挑战越来越大.近年来,有不少学者围绕深度学习网络强大的图像特征表达学习能力进行隐写分析术研究,从而避开人工设计分类特征,减少人的参与度,用数据和算法驱动机器去实现数字图像是否含密的判定.本文将从数字图像的全局和局部统计分布特性这两个方面出发,梳理传统的和基于深度学习的隐写与隐写分析术在空域和JPEG域上的研究进展,并对数字图像隐写和隐写分析术未来发展方向做简要讨论.

关键词：深度学习;隐写术;隐写分析术;统计分布特性;数字图像

所属期刊栏目：5

分类号：TP391.4;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：1.贵州省教育厅青年科技人才成长项目;2.教育部第二批国家级新工科研究;实践项目

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-72