基于信噪比和相关信息熵的彩色图像隐写检测特征选择方法

摘要：

彩色图像隐写检测方法在提取特征的时候带来大量的冗余特征,降低了检测精度.在特征选择中,信息论方法是将特征相关性和冗余性进行分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.因此,将相关信息熵引入到彩色图像隐写检测特征选择中,提出了一种基于信噪比和相关信息熵的彩色图像隐写检测特征选择方法.首先,使用信噪比度量彩色图像的每一维隐写检测特征对样本分类的贡献度,去除不相关特征获得预处理子集;然后,利用相关信息熵度量彩色图像隐写检测特征之间的独立性和冗余程度,设计了 一种特征排序算法对预处理子集进行特征重要度排序,使用集成分类器剔除冗余特征,以得到最终约简子集.实验结果表明,所提方法能在不影响检测精度的同时有效降低特征维数,且优于C-FNCES、CGSM和Steganalysis-α隐写检测特征选择方法.

关键词：信噪比、相关信息熵、特征选择、彩色图像、隐写检测

所属期刊栏目：48

分类号：TP309.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：31-41