10.3969/j.issn.1000-1220.2017.10.024
一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算法
针对图像隐写分析中,集成分类器的基分类器精度较低、分类器种类单一的缺点,提出一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算法.首先随机生成若干特征子空间并与训练样本组成不同的样本子集,然后对每个样本子集使用旋转森林算法训练费歇尔线性分类器、极限学习机与支持向量机三种分类器,并通过加权投票的方式将三种分类器集成为一个基分类器.最后将各基分类器分类结果使用简单投票法进行集成.实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和集成极限学习机分类器相比,该算法降低了3.2%与1.1%的误检率,能够有效提升集成分类器的检测精度.
图像隐写分析、集成分类器、旋转森林、多分类器集成、加权投票
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61379152,61402531;陕西省自然科学基础研究计划项目2015JQ6231,2014JQ8358
2017-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
2297-2302