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题名基于多尺度与注意力机制的图像隐写分析
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作者
李萌
罗维薇
刘长龙
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2024年第3期57-67,共11页
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基金
国家自然科学基金(62362047)。
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文摘
针对目前隐写分析算法对图像复杂纹理区域特征表征能力较弱的问题,提出一种基于多尺度特征融合和注意力机制的隐写分析模型。该模型首先使用空域富模型滤波器对输入图像进行预处理,提取噪声成分残差,降低图像本身内容的影响;其次使用多尺度并行网络提取信号,增强对细微特征的学习;然后引入注意力机制对特征进行自适应加权,强调重要通道特征在分类中的作用,同时抑制非重要通道特征对分类的影响;最后提出一种协方差池化对深度神经网络学习后的各特征之间的相关性进行建模,并选取牛顿迭代法求解平方根矩阵,使网络训练更加高效。实验结果表明:在小波权重隐写算法0.5 bit/像素嵌入率的条件下,所提模型准确率达到了88.6%,证明了所提方法的有效性。
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关键词
隐写分析
卷积神经网络
空域富模型
注意力机制
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Keywords
steganalysis
convolutional neural network
spatial rich model(srm)
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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