基于D-S证据理论的融合图像隐写分析
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作者:
作者单位:

1. 江南大学
2.
3. 江南大学电气自动化研究所

作者简介:

孙子文

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基金项目:

国家自然科学基金


Fusion image steganalysis based on Dempster-Shafer evidence theory
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    摘要:

    提出一种基于证据权的D-S 证据理论的图像隐写分析方法. 首先在空域, 离散余弦变换(DCT) 域和离散小
    波变换(DWT) 域分别提取图像特征并各自进行预分类; 然后对各域分类结果进行基本概率分配并进行证据权修正,
    利用D-S 组合规则计算融合概率分配函数, 形成最终的决策级融合分类结果. 针对典型的隐写方法(如F 5, JPHide,
    Jstego 和YASS 算法) 进行检测, 仿真结果显示, 所提出的方法能显著提高单分类器的性能.

    Abstract:

    Based on evidence weight and Dempster-Shafer(D-S) evidence theory, an image steganalysis scheme is presented.
    The image is classified predictively by the characters extracted from spatial, discrete cosine transform(DCT) and discrete
    wavelet transform(DWT) domain respectively. The basic probability assignments of varies classified results are assigned and
    modified by evidence weight. Then the fusion probability assignment function is computed by Dempster’s combinational
    rule, and the last decision level fusion classify result is obtained. The detection works are presented to attack typical
    steganographical schemes such as F5, JPHide, Jstego and YASS. The simulation results show that the presented method
    can significantly improve the performance of single classifier.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙子文, 李慧, 纪志成.基于D-S证据理论的融合图像隐写分析[J].控制与决策,2011,26(8):1192-1196

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  • 收稿日期:2010-04-26
  • 最后修改日期:2010-07-04
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  • 在线发布日期: 2011-08-20
  • 出版日期:
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