[发明专利]基于特征分量相关性的Rich Model隐写检测特征选取方法在审
| 申请号： | 202110638762.4 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113556439A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 刘粉林;金顺浩;杨春芳;马媛媛;刘媛 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | H04N1/32 | 分类号： | H04N1/32 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征分量相关性的Rich Model隐写检测特征选取方法。该方法包括：步骤1：将高维Rich Model隐写检测特征拆解为若干个Rich Model子模型；步骤2：针对每个Rich Model子模型，度量其各个特征分量的可分性，并根据可分性的度量值对各个特征分量进行降序排序；步骤3：针对每个RichModel子模型，计算其任意两个特征分量之间的相关性，根据相关性的强弱对特征分量进行特征选择；步骤4：将特征选择后的各个Rich Model子模型进行合并以作为最终的隐写检测特征。本发明应用于频域和空域的Rich Model特征时，在不影响隐写检测正确率的情况下，能够有效降低Rich Model特征维数，且在频域上的效果更为显著。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分量 相关性 rich model 检测 选取 方法 | ||
【主权项】：
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