基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析参照图像生成方法

作     者：任魏翔 翟黎明 王丽娜 嘉炬 Ren Weixiang;Zhai Liming;Wang Lina;Jia Ju

作者机构：空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学)武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(U1536204) 国家自然科学基金项目(61876134,61872275) NSFC-通用技术基础研究联合基金项目(U1836112)~~ 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2019年第56卷第10期

页      码：2250-2261页

摘      要：基于深度学习的JPEG数字图像隐写分析模型检测能力已超越基于人工设计特征隐写分析模型,但检测能力仍存在提升空间.以进一步提升JPEG隐写分析模型的检测能力为目标,借助深度学习方法,为基于深度学习的JPEG隐写分析模型提供辅助信息,从数据输入角度,探索进一步提升隐写分析模型检测能力的途径.基于卷积神经网络,构建隐写分析参照图像生成模型,对待检测图像进行变换,从而获得对应参照图像.之后,将待检测图像与对应参照图像作为隐写分析模型的输入数据,进一步挖掘待检测图像中存在的隐写分析相关信息.为验证所提出算法的有效性,进行针对JPEG自适应隐写算法的对比实验.实验结果表明:所设计的参照图像生成模型能够提升现有基于深度学习的隐写分析模型检测能力,提升效果最多可达6个百分点.

主 题 词：JPEG隐写分析 辅助信息 参照图像 卷积神经网络 JPEG自适应隐写算法 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2019.20190386

馆 藏 号：203799889...