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J-GLOBAL ID：201802248300746191   整理番号：18A0075251

ニューラルネットワークとラッパー特徴選択を用いたブラインド画像ステガナリシス【Powered by NICT】

Blind image steganalysis using neural networks and wrapper feature selection

著者 (2件)： Kumari Meena (Dept. of CSE/IT, The NorthCap University, Gurugram, India) ,  Chhikara Rita (Dept. of CSE/IT, The NorthCap University, Gurugram, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCA  ページ： 1065-1069  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像ステガナリシスのためのラッパー特徴選択法の重要性を強調した。ブラインド画像ステガナリシスにおける二つの主要な過程は,特徴抽出と分類した。分類器特徴空間の効率を増加させるために「次元の呪い」を起こす増加している。ステガナリシスのための特徴選択の必要性をもたらした。本論文では,パーティクルスワーム最適化の改良版である発見的ラッパーアプローチの重要性を論じた。適応度関数と分類は,人工ニューラルネットワークに基づいている。ニューラルネットワークは他の分類器よりも優れた高速学習と非線形分類器である。実験結果は,特徴選択手法は特徴集合の数を減らした分類精度を改善し,特徴のより良い理解を提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  *画像 ,  学習 ,  特徴抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  高速度
準シソーラス用語： 分類精度 ,  適応度関数 ,  粒子群最適化 ,  次元の呪い ,  特徴空間 ,  *ステガナリシス ,  *ラッパー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  ラッパー ,  特徴選択 ,  ブラインド ,  ステガナリシス