本文作者：万宝吉；张涛；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：现有通用盲检测方法大多没有考虑图像内容对隐写分析性能的影响,对此提出一种利用图像内容复杂度进行预分类和多分类器融合的隐写分析方法。在训练阶段,首先根据图像复杂度把图像分为若干类,然后针对每一类别训练分类器,并计算其模糊测度。在测试阶段,先判断待测图像的类别,然后将其送入到已训练好的各个分类器中,得到多个局部决策值,之后对其进行模糊积分融合得到最终的检测结果。实验结果表明,所提方法提升了通用盲检测算法在混合图像库中的检测性能。
【论文正文预览】：0引言20世纪90年代以来,信息隐藏逐渐成为信息安全领域的研究热点[1]。数字隐写及与之对应的隐写分析是信息隐藏的主要技术分支之一。数字隐写的目的是将秘密消息隐藏在载体中进行传递而不引起第三方怀疑,以便实现隐蔽通信。隐写分析则是对秘密消息进行检测、提取、恢复和破坏
【文章分类号】：TP391.411;TP393.08
【稿件关键词】：隐写分析通用盲检测图像复杂度模糊积分分类器融合
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【稿件标题】：【svm分类器论文】基于图像复杂度和分类器融合的通用盲检测
【作者单位】：信息工程大学信息系统工程学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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