提出了一种针对YASS(Yet Another Steganographic Scheme)隐写算法的专用检测方法.根据B块的大小,分析8×8数据嵌入子块的位置,并提取子块DCT低频系数局部随机序列的4个统计量作为特征,结合Fisher线性分类器进行分类.针对YASS及其...提出了一种针对YASS(Yet Another Steganographic Scheme)隐写算法的专用检测方法.根据B块的大小,分析8×8数据嵌入子块的位置,并提取子块DCT低频系数局部随机序列的4个统计量作为特征,结合Fisher线性分类器进行分类.针对YASS及其改进算法的实验表明:此方法能有效检测YASS隐写得到的含密图像,相比现有方法,其检测率有明显提高.展开更多
Fisher线性判别式FLDs(Fisher linear discriminates)的常用阈值对不平衡数据集分类效果较差。以不平衡数据集为应用背景,主要研究各种阈值对FLDs分类性能的影响。认为影响FLDs性能的主要是类间分布区域不平衡而不是样本数不平衡,因此...Fisher线性判别式FLDs(Fisher linear discriminates)的常用阈值对不平衡数据集分类效果较差。以不平衡数据集为应用背景,主要研究各种阈值对FLDs分类性能的影响。认为影响FLDs性能的主要是类间分布区域不平衡而不是样本数不平衡,因此提出多个经验阈值,并依据分类精度从中选择优化阈值。大量实验结果表明,所提出的阈值优化选择方法能有效提高FLDs对不平衡数据集的分类性能。展开更多
文摘提出了一种针对YASS(Yet Another Steganographic Scheme)隐写算法的专用检测方法.根据B块的大小,分析8×8数据嵌入子块的位置,并提取子块DCT低频系数局部随机序列的4个统计量作为特征,结合Fisher线性分类器进行分类.针对YASS及其改进算法的实验表明:此方法能有效检测YASS隐写得到的含密图像,相比现有方法,其检测率有明显提高.
文摘Fisher线性判别式FLDs(Fisher linear discriminates)的常用阈值对不平衡数据集分类效果较差。以不平衡数据集为应用背景,主要研究各种阈值对FLDs分类性能的影响。认为影响FLDs性能的主要是类间分布区域不平衡而不是样本数不平衡,因此提出多个经验阈值,并依据分类精度从中选择优化阈值。大量实验结果表明,所提出的阈值优化选择方法能有效提高FLDs对不平衡数据集的分类性能。
