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F5隐写算法分析Fridrich英文原版论文
F5隐写算法分析Fridrich英文原版论文
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隐写算法分析
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F5算法分析的论文，对于dct域上的LSB水印的改进算法的分析
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F5隐写算法
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4星 · 用户满意度95%
F5隐写算法的Matlab代码实现 欢迎下载 O ∩ ∩ O谢谢 哈哈
基于高频DCT系数的F5隐写检测论文
浏览：105
4星 · 用户满意度95%
基于高频DCT系数的F5隐写检测论文！！！
F5-隐写工具
浏览：170
3星 · 编辑精心推荐
F5隐写算法比较厉害，所以我特地上传此工具，希望能够帮助到你们！
nsF5隐写方法
浏览：190
3星 · 编辑精心推荐
经典的图像隐写算法之一，matlab代码，测试可用。
nsf5隐写代码
浏览：109
4星 · 用户满意度95%
nsf5隐写方法代码，matlab实现的，对于想学习隐写方法的同学很有用。
【直接可用】nsf5图像隐写算法matlab代码（含mew编译后的读写函数文件）
浏览：5
直接在matlab中运行test.m即可。输入文件为cover.jpg，输出文件为stego,jpg。
F5-steganography-master，F5隐写破解，CTF，隐写
浏览：157
使用方法： java Extract 图片的绝对路径/123456.jpg -p 123456 使用后会生成一个output.txt文件，这个文件可能就是你需要的东西了
F5隐写算法matab源代码
浏览：145
4星 · 用户满意度95%
F5隐写算法的matlab源代码，能够实现读入原图片，隐写秘密信息，提取秘密信息，得到隐写后的图片。
f5ar:使用F5隐写算法压缩数据
浏览：64
F5存档器 该存储库以库和命令行工具的形式包含基于的隐写数据压缩技术的纯C实现。 有了它，您可以在JPEG文件中嵌入任何二进制数据，同时减少内存中的总数据空间，而不会显着改变使用的图像。 在我的您可以阅读更多有关该主题。 建造 简单make可用于构建所有内容。 在Windows上，您可以使用Cygwin或WSL正确使用它。 如果要遵循非Unix方式，则需要自己弄清楚。 依存关系 该项目取决于 （
论文研究-基于权值分配的隐写分析算法.pdf
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SRM算法是目前隐写分析中广泛使用的方法，但不能有效检测自适应隐写算法。为提高针对自适应隐写算法的检测率，通过改进SRM算法，利用不同区域的像素对隐写检测贡献的差异性，提出了一种基于权值分配的隐写分析算法。理论证明了权值分配能够提高隐写检测特征的分类能力，并设计了一种基于权值分配的特征提取框架。依据像素失真代价确定优先像素集，设计合理的权值函数对不同区域的像素噪声残差分配权值，提取四阶共生矩阵作为
论文研究-基于富模型的分层量化隐写分析算法.pdf
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针对目前量化隐写分析对嵌入率较低的图像检测效果不好的问题，提出了一种分层量化隐写分析的思想。采用与负载值大小变化相关的权重系数构成的损失函数进行检测，并估计出负载值变化区间，然后对评估后的结果进行分段，使用增大相应分段权值的损失函数进行二次检测。实验结果表明，与经典的梯度增量树的算法比较，提出的加权思想以及分层检测法对负载值低的图像检测效果有所提升，整体检测具有较高的准确率。
论文研究-基于差分统计量的MP3Stego隐写分析算法.pdf
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通过深入剖析MP3Stego隐写原理，提出了针对MP3Stego隐写检测的新方法。该方法对MP3Stego隐写操作后与隐写之前的量化步长进行对比研究，发现相邻颗粒之间量化步长会比未隐写时有更大的波动，其方差值明显的增大。利用此变化提取检测特征，经重压缩校正后通过模式分类进行隐写分析，实现了对MP3Stego的隐写检测。实验结果表明，所提出的隐写分析方法具有较好的检测准确率和检测性能。
论文研究-基于流形学习的JPEG图像定量隐写分析算法.pdf
浏览：64
提出了一种基于DCT系数统计特性的JPEG图像定量隐写分析算法。该算法在对JPEG图像DCT系数的统计模型进行研究的基础上，提取了能够反映嵌入容量变化规律的特征参数[α]。以特征参数[α]为基础，提出了基于流形学习的特征提取算法，通过LIB-SVM分类器进行训练，估计隐写对DCT系数的更改比率。实验结果表明，与传统的定量分析算法相比，提出的算法具有更高的估计准确率和稳定性。
论文研究-蚁群聚类算法在隐写分析中的应用.pdf
浏览：170
为解决隐写分析中富模型的特征维数较高、冗余较大、不便于高效分类的问题，提出了一种基于蚁群聚类算法的降维方法。首先利用蚁群聚类算法求解特征簇的簇中心，然后把簇中心作为新的特征，提取新特征的有效部分用集成特征进行分类。实验结果表明，利用蚁群聚类算法对高维特征进行降维，可以有效去除冗余特征，提升特征的分类效果。
论文研究-基于改进支持向量机的隐写分析方法.pdf
浏览：43
采用Fridrich提出的多特征融合提取算法对图像进行特征提取，克服了单一特征不能很好描述图像差别的不足。然后提出了一种将最小二乘法与超球体一类支持向量机（HSOC-SVM）相结合的分类器——最小二乘超球一类支持向量...
STC最小失真隐写论文C++源码
浏览：75
STC最小失真隐写论文C++源码，Tomas Filler, Jan Judas, Jessica Fridrich "Minimizing Additive Distortion in Steganography using Syndrome-Trellis Codes", IEEE Transactions on Information Forensics and ...
极限学习机在图像隐写分析中的应用 (2014年)
浏览：13
最后采用极限学习机作为分类方法构造隐写分析算法．实验表明，与目前隐写分析算法中广泛使用的支持向量机(SVM)相比，极限学习机参数调节少，学习速度快，以较少的隐层节点数取得了与SVM相似的检测正确率，能够实现...
随机调制隐写中的噪声同步分析
浏览：105
针对Fridrich 提出的使用固定密钥的随机调制算法, 提出一种基于噪声同步分析的隐写检测方法.该方法使用图像复原、噪声估计和相关性计算实现对噪声同步程度的度量,并对同步分析下随机调制隐写的安全容量进行了分析....
论文研究-采用L-M算法的JPEG图像隐写分析.pdf
浏览：25
针对多约束QoS路由选择问题，将其转化为一个多约束赋权图，求符合最小时延和最小丢包率且满足最小成本的多目标问题。利用捕食模型调整最小时延和最小丢包率这两个目标的权值，快速找到非劣解集；再结合蚁群算法很强的全局寻优能力，完成最小成本的路由选择。实例计算结果证明了算法的可行性。
论文研究-基于级联混沌系统改进的图像加密算法.pdf
浏览：94
不同于传统Fridrich置乱和扩散的架构，采用一种新的改进的加密算法架构使置乱-扩散过程相结合，并利用明文MD5值分组异或调制级联混沌系统的参数和初始值，增加算法对明文的敏感性，从而使整个加密算法能有效地抵抗...
随机调制隐写中的噪声同步分析 (2006年)
浏览：19
针对Fridrich提出的使用固定密钥的随机调制算法，提出一种基于噪声同步分析的隐写检测方法。该方法使用图像复原、噪声估计和相关性计算实现对噪声同步程度的度量，并对同步分析下随机调制隐写的安全容量进行了分析。...
Python库 | fridrich-1.1.0-py3-none-any.whl
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资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：fridrich-1.1.0-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
testimage.rar_hash image_哈希matlab_哈希感知_图像哈希算法_图像感知算法
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fridrich提出的一个感知图像哈希算法
pqstego-开源
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PQStego 是 J. Fridrich 算法的 C 实现，用于在 JPEG 图像中嵌入秘密消息，如她的论文“使用湿纸代码的扰动量化隐写术”中所述
Syndrome-Trellis Codes（STC编码）C++和Matlab实现代码
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4星 · 用户满意度95%
信息隐藏领域STC校验网格码源代码（STC工具箱），实现SPIE2010论文Tomas Filler, Jan Judas, Jessica Fridrich."Minimizing Embedding Impact in Steganography using Trellis-Coded Quantization"，包含Windows/...
Digital Watermarking and Steganography英文版PDF文字版第二版
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Digital Watermarking and Steganography英文版PDF文字版第二版 Digital Watermarking and Steganography, Second Edition Ingemar J. Cox, Matthew L. Miller, Jeffrey A. Bloom, Jessica Fridrich, and Ton Kalker
一种基于整数变换的数据隐藏新算法
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1 引言 信息隐藏就是利用人类感觉器官的不敏感性感觉冗余，以及多媒体...Fridrich等(2001年)提出了一种可逆的数据隐藏算法，这种方法无损压缩载体图像的ISB位平面，并将压缩结果与秘密数据连接起来，以此代替载体位
魔方算法宇枫幽蓝F2L全解析
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5星 · 资源好评率100%
所谓F2L就是Frist two ...是Fridrich method中的第二部分,是快速复原魔方的关键所在. 学习F2L是走向高手阶级的必经之道,而新手普遍反映F2L难学,不知从何下手,学过F2L或部分未学过F2L的朋友都知道,关键在于理解和区分.
STC编码（C++和Matlab实现）
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人工搬运的STC编码源码，做信息隐藏的可以看一下，实现了论文 Tomas Filler, Jan Judas, Jessica Fridrich "Minimizing Embedding Impact in Steganography using Trellis-Coded Quantization", Proc. SPIE, ...
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