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J-GLOBAL ID：201802255650361856   整理番号：18A0197545

Fisher基準に基づくステガナリシス特徴部分空間選択【Powered by NICT】

Steganalysis Feature Subspace Selection Based on Fisher Criterion

著者 (6件)： Yang Chunfang ,  Zhang Yi ,  Wang Ping ,  Luo Xiangyang ,  Liu Fenlin ,  Lu Jicang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSAA  ページ： 514-521  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： ステガナリシス特徴急速に増加しの寸法を用いて,アンサンブルステガナリシスは傾向となっており,その性能は特徴部分空間の選択に大きく影響される。アンサンブルステガナリシスの性能を改善するために,より効果的に特徴部分空間を選択するために,Fisher基準に基づく特徴部分空間選択アルゴリズムを提案した。提案した選択アルゴリズムは,そのFisher基準値とベース確率値に従って各特徴成分に対する重みを計算し,次に,それらの重みに対応した確率を持つ特徴成分を選択する。アンサンブルステガナリシスを改善するために使用すると,適切な塩基確率値はステップで探索した。実験結果はJ UNIWARD(JPEG UNIversal WAvelet相対歪)ステガノグラフィのための,提案した特徴部分空間選択アルゴリズムはより効果的な特徴部分空間を選択し,GFR(Gaborフィルタ残留)特徴の検出性能を向上させることが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： 規格値 ,  *アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： 検出能 ,  Gaborフィルタ ,  ステガノグラフィー ,  *特徴点 ,  *ステガナリシス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： ステガナリシス ,  特徴部分