一种基于成对采样和选择性集成的隐写分析算法

为了进一步提高隐写分析算法的检测精度,提出了一种基于成对采样选择性集成的隐写分析算法。从集成分类的特点和隐写分析的特殊性出发,分析了类内以及类间样本之间的联系,研究了4种不同的采样策略,并基于成对采样策略构建选择性集成分类器用于隐写分析。实验表明,不同采样策略能不同程度地影响隐写分析的检测性能;与现有隐写分析方法相比,本文算法能明显降低隐写分析系统的检测错误率(BER)。