论文研究-基于改进支持向量机的隐写分析方法.pdf

时间:2022-10-01 18:21:23
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文件名称:论文研究-基于改进支持向量机的隐写分析方法.pdf

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更新时间:2022-10-01 18:21:23

论文研究

为了更有效地提高图像隐写分析的速度和正确检测率,提出了一种基于改进的支持向量机的隐写分析方法。采用Fridrich提出的多特征融合提取算法对图像进行特征提取,克服了单一特征不能很好描述图像差别的不足。然后提出了一种将最小二乘法与超球体一类支持向量机(HSOC-SVM)相结合的分类器——最小二乘超球一类支持向量机(LSHS-OCSVM),并与目前广泛使用的FLD和非线性SVM分类器作对比实验。结果表明,方法是一种有效、高速的隐写分析方法。


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