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J-GLOBAL ID：201802248465101905   整理番号：18A0190448

側インフォームドメッセージ埋込みの1例における構造stegdetectors性能【Powered by NICT】

Structural stegdetectors performance in case of side-informed message embedding

著者 (1件)： Progonov Dmytro (Dept. of Physics and Information Security Systems, Institute of Physics and Technologies, NTUU ”Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, Kiev, Ukraine)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIC S&T  ページ： 232-236  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： 隠れ(ステガノグラフィ)通信チャネルを利用した高感度情報漏洩に対する反作用は局所今日問題である。進行側インフォームドメッセージ埋込み法の開発は形成されたステゴファイルのロバスト性を大きく増加させ,特にステゴ画像,既知ステガナリシス法。このような場合にステゴ画像検出の高精度を提供precover(被覆の高品質表現),多くの場合で利用可能なないに関する付加的な情報を得ることを必要とする。ステゴ画像検出の精度を高めるためには,マルチレベル画像モデルを用いることを提案した。,言及したモデルに基づいて,多クラスstegdetectorと先進的な統計的stegdetectorsの性能解析を提供した。提案したマルチレベル画像モデルを適用したステゴ画像検出の固定精度を保存することにより既知の統計的stegdetectorと比較して検出時間を有意に減少できることを示した。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： *画像 ,  高感度 ,  モデル ,  性能分析 ,  ロバスト性 ,  通信チャネル ,  被覆
準シソーラス用語： マルチレベル ,  高品質 ,  高精度 ,  ステガナリシス ,  ステゴ画像 ,  情報漏洩 ,  ステガノグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 埋込み