一种针对LSB匹配隐写的负载定位新算法
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New Method for Payload Location Aimed at LSB Matching
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    摘要:

    针对最不重要比特位(Least significant bit, LSB)匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置。本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性。针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率(Maximum a posteriori, MAP)载体估计方法做出比较,在低嵌入率条件下,本文方法的定位性能有明显提高。

    Abstract:

    To locate payloads for the least significant bit matching (LSB-M) steganography, the paper proposes a new method. The problem of payload location for LSB-M can be solved by abstracting the mean square adjacency pixel difference feature of every pixel to classify all the pixels into two parts: payload or non-payload. The feature is proved effective both theoretically and experimentally. Furthermore, the proposed method is compared with the maximum a posteriori estimator for payload location aimed at LSB-M. When the embedding rate is low, the method performs much better than the maximum a posteriori estimator.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

闫晓蒙 张涛 奚玲 平西建.一种针对LSB匹配隐写的负载定位新算法[J].数据采集与处理,2016,31(1):145-151

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  • 在线发布日期: 2018-04-09