载体来源失配下图像隐写分析的前馈控制问题研究

项目名称： 载体来源失配下图像隐写分析的前馈控制问题研究

项目编号： No.61402390

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 黄炜

作者单位： 厦门大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 图像隐写分析依赖统计学习手段，需假设训练集与测试集具有相近的概率分布。现实环境中，该假设条件难以满足，准确率明显下降，暴露出领域适应性问题，即载体来源失配问题。这一问题导致隐写分析准确率不稳定，限制了隐写分析的实用。我们注意到，隐写分析可被视为一个开环控制系统。因而，一个重要且实际的问题是：载体来源失配下的图像隐写分析是否存在通过前馈控制提高准确率的可能性。其中，图像评价模型是前馈控制问题的核心部分，有助于丰富已有隐写分析特征，提出更准确更稳定的隐写分析方法。本课题尝试研究图像全局评价模型，在该模型下提取对隐写分析准确率有影响的新特征，通过前馈控制改进现有分类器，判断隐写存在性。课题组针对主流隐写和隐写分析算法，初步确定的模型包括像素相关性模型、变换域能量模型、像素数量模型等，并期待依托本课题发现更多的模型。课题组在所申请研究方向已有多年的积累，具备完成课题的基本能力和研究条件。

中文关键词： 隐写术；隐写分析；载体来源失配；前馈控制；

英文摘要： Image steganalysis relies on statistical learning methods which assume that the training and test sets have similar probability distributions. In the real situation, this assumption is too difficult to meet, and the detection accuracy decreased significan

英文关键词： Steganography；Steganalsis；Cover source mismatch；Feedforward control；