基于字典學習的JPEG圖像隱寫分析研究.pdf

1、隱寫術是一種在人類無法感知的前提下將信息嵌入在各種數(shù)字媒體中，并在公共的通信渠道進行傳輸?shù)募夹g。隱寫分析技術作為與隱寫術相對立的一種技術，目的是發(fā)現(xiàn)，提取甚至破化隱藏在多媒體載體中的秘密信息，以防止不法分子的濫用。而JPEG圖像作為目前廣泛使用的一種圖像格式以及其各種優(yōu)良性質，成為隱寫領域普遍使用的一種媒介，并且通過利用特征提取與分類器訓練的分析框架，即使針對低嵌入量的JPEG圖像也具有較好的效果。然而這些成果的前提假設是隱寫分析方具有

2、隱寫方關于信息隱藏的先驗知識，但在實際的應用中，這種條件很難滿足，從而會導致訓練模型與測試數(shù)據(jù)的不匹配，分類準確率大幅下降。為了同時解決隱寫分析中匹配與失配的問題，本文將引入機器學習中字典學習的模型，利用已有的先驗知識并結合隱寫分析的實際情況訓練字典，具體工作包括：
　?。?）分析目前已有隱寫分析框架的問題，提出基于多字典混合的分析算法。此算法從隱寫分析中分類的難點入手，即載體圖像與載密圖像無法通過人眼進行分辨，提出了多個字典混合

3、來表示判別的模型。首先對于載體圖像與載密圖像中共有的部分學習一個共享字典，并對不同的部分分別學習一個子字典，其次學習一個綜合字典用于重構數(shù)據(jù)，同時學習一個解析字典用于映射編碼。此模型通過共享字典與子字典來提高編碼的判別能力，通過綜合字典與解析字典來提高求解編碼的效率，通過與常用的隱寫分析方法比較，可以驗證算法在分析準確率和效率方面的有效性。
　?。?）由于字典尺寸與訓練數(shù)據(jù)數(shù)目的限制，當特征的維度升高，如richmodel特征，混