基于Hilbert-Huang变换的JPEG2000隐写分析

摘要：

实现了针对由Su等人提出的JPEG2000 Lazy-mode隐写术的可靠检测.在理论和实验分析的基础上,文章揭示了由Lazy-mode隐写术生成的掩密图像,其子带代码块噪声方差序列的振荡特征异于非掩密含噪图像的子带代码块噪声方差序列.因此,此文隐写检测算法的关键在于针对这两种子带代码块噪声方差序列进行序列分析,提取它们内在的振荡特征差异.在序列分析中,通过引入Hilbert-Huang变换,对噪声方差序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量.实验表明,基于该特征向量的支持向量机(SVM)分类器能以平均90.6%的准确率识别掩密图像.根据检索,目前尚未有对JPEG2000 Lazy-mode隐写术进行成功分析的报道,因此,该文具有重大意义.

关键词：JPEG2000隐写分析、Hilbert-Huang变换、经验模式分解(EMD)、序列分析、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：29

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60325208;国家自然科学基金90604008;国家重点基础研究发展计划973计划2006CB303104;广东省自然科学基金04205407

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1702-1710