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公开(公告)号：CN111415289B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010217273.7
申请日：2020-03-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T1/00 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于自适应代价敏感特征学习的不平衡隐写分析方法，该方法针对不平衡的JPEG图像隐写检测环境，力求解决传统的隐写分析方法在数据分布不平衡的条件下检测有效性大幅降低的问题，主要从以下三个方面实现面向不平衡数据集的隐写检测方案。首先，提出一种不平衡样本的预处理方法，分别确定每个样本动态k近邻算法(DkNN)的最优k值，根据类别的比例获得类内代价；其次，基于每个训练样本的类内和类间代价生成自适应代价敏感分类器；最后，通过F度量最大化和正则化逻辑回归的自适应代价敏感分类器以及有效特征的获取，可以得到最大F度量对应的特征。
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公开(公告)号：CN106530203A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610961757.6
申请日：2016-10-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0028
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理复杂度的JPEG图像自适应隐写方法，利用与JPEG图像DCT块对应的像素块的灰度共生矩阵来计算分块的纹理复杂度，并设计相应的失真代价函数，结合均匀嵌入的思想，使用STCs（syndrome trellis codes）编码将嵌入修改均匀分布到绝对值不同的非零DCT系数上。本发明生成的图像具有比特率低，画面质量高，反检测能力强等优点。
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公开(公告)号：CN109348229B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201811185357.6
申请日：2018-10-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N19/467 , H04N1/32
Abstract: 本发明涉及一种基于异构特征子空间迁移的JPEG图像失配隐写分析方法，本发明将不同领域的特征看作域无关和域相关特征子空间的组合，首先，提出一种低秩约束域无关特征迁移方法，利用不同领域间的局部数据特性来实现局部信息的迁移；其次，基于稀疏表示建模域相关特征以衡量领域变化对其产生的影响；最后，通过上述的步骤构造目标函数并通过不精确的增广拉格朗日乘数法进行求解。在域无关特征子空间上实现局部信息迁移的同时兼顾了域相关特征独有的全局信息，这样可以增加载体图像与载密图像之间的特征辨识度，有利于提高失配隐写分析的检测效果，对于失配隐写分析具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN111415289A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010217273.7
申请日：2020-03-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种面向不平衡隐写检测的自适应代价敏感特征学习方法，该方法针对不平衡的JPEG图像隐写检测环境，力求解决传统的隐写分析方法在数据分布不平衡的条件下检测有效性大幅降低的问题，主要从以下三个方面实现面向不平衡数据集的隐写检测方案。首先，提出一种不平衡样本的预处理方法，分别确定每个样本动态k近邻算法(DkNN)的最优k值，根据类别的比例获得类内代价；其次，基于每个训练样本的类内和类间代价生成自适应代价敏感分类器；最后，通过F度量最大化和正则化逻辑回归的自适应代价敏感分类器以及有效特征的获取，可以得到最大F度量对应的特征。
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公开(公告)号：CN109829890A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811654317.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种JPEG图像载体安全性评价方法，其可筛选出具有更高安全性的JPEG图像载体。该方法首先将JPEG图像的亮度分量解压缩到空域中，得到该图像亮度像素矩阵；然后在水平、垂直、右斜上、右斜下四个方向上提取JPEG图像的四种像素对；再将每种方向的像素对看成两个随机变量，并计算这两个随机变量的相关系数；最后将得到的四个相关系数绝对值求平均，得到本发明对JPEG图像载体安全性评价数值C。通过选择具有较小数值C的JPEG图像作为隐写载体，可以提升隐写样本的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111798390B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010609536.9
申请日：2020-06-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强方法。首先，提出一种多尺度滤波器的增强方法，通过增强纹理区域和边缘区域，使得隐秘信息趋于嵌入这些区域；其次，通过主流空域隐写算法获得失真代价，基于扩散原则，对失真代价进行均值滤波，提出一种使嵌入区域更加聚集的调整方法。通过图像增强算法与扩散原则的结合，实现了对现有主流空域隐写算法的改进，能够抵抗目前最先进的高维隐写分析特征的检测。而本发明从图像增强的角度出发，基于多尺度滤波器来保证对不同尺度的边缘区域和纹理区域进行增强，使得隐秘信息的嵌入区域更加接近这些安全区域。该方法具有较强的通用性，有利于提高空域隐写算法的安全性。
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公开(公告)号：CN109829890B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201811654317.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种JPEG图像载体安全性评价方法，其可筛选出具有更高安全性的JPEG图像载体。该方法首先将JPEG图像的亮度分量解压缩到空域中，得到该图像亮度像素矩阵；然后在水平、垂直、右斜上、右斜下四个方向上提取JPEG图像的四种像素对；再将每种方向的像素对看成两个随机变量，并计算这两个随机变量的相关系数；最后将得到的四个相关系数绝对值求平均，得到本发明对JPEG图像载体安全性评价数值C。通过选择具有较小数值C的JPEG图像作为隐写载体，可以提升隐写样本的安全性。
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公开(公告)号：CN111798390A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010609536.9
申请日：2020-06-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强方法。首先，提出一种多尺度滤波器的增强方法，通过增强纹理区域和边缘区域，使得隐秘信息趋于嵌入这些区域；其次，通过主流空域隐写算法获得失真代价，基于扩散原则，对失真代价进行均值滤波，提出一种使嵌入区域更加聚集的调整方法。通过图像增强算法与扩散原则的结合，实现了对现有主流空域隐写算法的改进，能够抵抗目前最先进的高维隐写分析特征的检测。而本发明从图像增强的角度出发，基于多尺度滤波器来保证对不同尺度的边缘区域和纹理区域进行增强，使得隐秘信息的嵌入区域更加接近这些安全区域。该方法具有较强的通用性，有利于提高空域隐写算法的安全性。
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公开(公告)号：CN109348229A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811185357.6
申请日：2018-10-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N19/467 , H04N1/32
Abstract: 本发明涉及一种基于异构特征子空间迁移的JPEG图像失配隐写分析方法，本发明将不同领域的特征看作域无关和域相关特征子空间的组合，首先，提出一种低秩约束域无关特征迁移方法，利用不同领域间的局部数据特性来实现局部信息的迁移；其次，基于稀疏表示建模域相关特征以衡量领域变化对其产生的影响；最后，通过上述的步骤构造目标函数并通过不精确的增广拉格朗日乘数法进行求解。在域无关特征子空间上实现局部信息迁移的同时兼顾了域相关特征独有的全局信息，这样可以增加载体图像与载密图像之间的特征辨识度，有利于提高失配隐写分析的检测效果，对于失配隐写分析具有重要的意义。
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