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目前,隐写分析的研究主要分为两个方向,一种是传统的手工隐写分析,另一种是应用深度学习的隐写分析。本文将这两种隐写分析方式结合起来。
本隐写分析算法的网络总体架构如下图所示。该网络包含预处理层,特征提取层和分类层。
本文提出了一个基于量化截断机制的多子网隐写分析模型,实验证明它具有良好的检测性能。
已发现对空域信息的改变同时能影响频域的信息分布,基于此,本人在前述隐写分析模型的基础上,尝试模拟频域特征提取的方法,并获得了新的隐写分析模型,它具有良好的性能。
本文提出了一个深度残差网络隐写分析模型SRNet,它巧妙地将残差网络应用于特征提取的过程中,从而有效防止了梯度消失,并取得了很好的隐写检测效果。
本文提出了当前经典的彩图隐写方案,它具有聚类修改方向的特点,是第一个公认的彩色图隐写方案,为后续彩图隐写术和隐写分析工作提供了清晰的思路,具有深远的意义。
彩图作为通用的图像是良好的信息传播工具,本文从彩图像素矢量的角度设计并实现了隐写方案,经过多次隐写分析结果可知其具有良好的安全性能。
本文经过调查研究,提出一个针对彩色图像的隐写检测分析方案,具有很好的隐写检测正确率。
隐写术本来被用于隐藏机密信息,目前隐写分析还处于检测载体中是否隐藏有机密信息的阶段。本文分析目前研究情况后,提出了一个隐写分析的卷积神经网络模型,它具有良好的隐写分析性能。
本文提出了一个隐写分析模型,主要从预处理模块、特征提取模块和分类模型三部分介绍它。
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