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目前,JPEG图像的通用隐写检测是基于监督学习的,其关键技术包括图像特征提取和分类器的设计.首次提出了运用半监督学习中的EM算法来进行分类器的设计,该方法利用大量未标记样本辅助少量有标记样本进行分类器的学习.针对经典的JPEG隐写方法:Outguess和F5,用监督学习与文中半监督学习方法进行实验对比,结果表明,在缺少大量标记样本的情况下,文中方法能得到较好的分类性能,从而提高了JPEG图像通用隐写检测方法的实用性.
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计算机技术与发展
ISSN： 1673-629X
CN： 61-1450/TP
Year： 2009
Issue： 2
Volume： 19
Page： 169-172
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