隱寫分析算法的模糊綜合評估.pdf

1、隱寫是將秘密信息隱藏在載體中，盡可能不引起第三方懷疑地通過公共信道發(fā)送出去；隱寫分析是隱藏信息檢測的一個重要分支，主要是針對圖像、聲音、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，在對隱寫算法或隱藏信息一無所知的前提下，單從所觀察的多媒體數(shù)據(jù)中，檢測或預(yù)測出隱藏信息。目前，已經(jīng)提出了許多隱寫分析算法，這些算法特點各異，各有優(yōu)缺點，在選擇應(yīng)用隱寫分析算法的時候，單靠簡單的比較算法的性能和實驗數(shù)據(jù)，很難得到最優(yōu)的算法。因為隱寫分析算法的評估和選擇問題呈現(xiàn)出層次性和多

2、目標(biāo)性，所以模糊綜合評估在隱寫分析算法的評估和選擇中，具有很大的應(yīng)用價值。 本文針對這一實際需要，在隱寫分析算法特點和模糊綜合評估理論的基礎(chǔ)上提出了隱寫分析算法的模糊綜合評估模型。該評估模型以隱寫分析算法的可靠性和檢測速率作為一級指標(biāo)，可靠性下又設(shè)二級和三級指標(biāo)來描述不同嵌入方法和不同嵌入信息長度對隱寫分析算法評估的影響。關(guān)于隱寫分析算法模糊綜合評估模型中的底層指標(biāo)隸屬函數(shù)的確定,對于可靠性指標(biāo),根據(jù)大量的試驗數(shù)據(jù)的分析得到隱寫

3、分析算法檢測結(jié)果的分布呈正態(tài)分布，采用參考函數(shù)法，得到可靠性底層指標(biāo)的隸屬函數(shù)；對于速率指標(biāo)，采用相對速率來表示每種算法的檢測定速率，并且用三角模糊數(shù)來定義檢測速率指標(biāo)的隸屬函數(shù)。該評估模型應(yīng)用層次分析法，進(jìn)一步確定了綜合評估模型中各因素的權(quán)重，而且易于根據(jù)需求選擇最優(yōu)算法。 本文利用C++語言建立了隱寫分析算法函數(shù)庫，并且用這些算法對100幅圖像進(jìn)行隱寫分析實驗，得到每種算法的檢測數(shù)據(jù)。在以上工作的基礎(chǔ)上，開發(fā)了模糊綜合評估程