基于單類集成分類器的JPEG通用隱寫分析*

李薇，張舒，祁銳

（海軍工程大學理學院，武漢430033）

基于單類集成分類器的JPEG通用隱寫分析*

李薇，張舒，祁銳

（海軍工程大學理學院，武漢430033）

針對JPEG圖像通用隱寫檢測問題，提出了一種基于單類集成分類器的新方法。算法提取圖像DCT塊內、塊間和小波層內、層間的共生特征以及小波子帶系數的直方圖特征對圖像進行描述，并計算檢測圖像及其原始估計圖像所提共生矩陣和直方圖分布的對稱交互熵作為隱寫分析特征；然后，隨機構造若干個特征子空間，利用bootstrap方法構造載體圖像訓練子集，分別進行單類訓練得到數個基分類器；最后，將基分類器的分類結果按多數投票法進行融合作為單類集成分類器的分類結果。實驗結果表明，單類集成分類器能顯著提高算法的檢測效果，而且，本方法相比基于多超球面OC-SVM分類器的單類隱寫分析方法，具有更高檢測率。

隱寫分析，共生矩陣，對稱交互熵，單類集成分類器

0 引言

隱寫分析（steganalysis）的目的是檢測隱密載體中秘密信息的存在性，繼而估計出秘密信息的嵌入比率和嵌入位置，最終提取出秘密信息。其中，秘密信息檢測是嵌入比率估計和秘密信息提取的前提，也是當前隱寫分析技術研究的熱點問題。通常采用基于統計的方法，通過挖掘載體圖像和隱寫圖像間的統計差異構造特征向量集，采用分類器進行隱寫判別。因此，隱寫分析實質上是多維特征空間的模式分類器，設計與特征空間相匹配的分類器對于提高算法的檢測效果具有十分重要的意義。……