JPEG圖像隱寫信息盲檢測系統(tǒng)的設計與開發(fā).pdf

1、隱寫術與隱寫分析是互聯(lián)網時代信息戰(zhàn)一項重要內容，對于信息安全具有重要意義。目前，隱寫術被非法組織用于傳遞敵對信息的可能性引起了廣泛關注，同時，隱寫分析也受到了各方面的高度重視。另外，隱寫術在反盜版領域也有廣泛的應用。基于以上情況，結合作者所在公司一個大型對日開發(fā)項目的實際要求，擬定設計開發(fā)一個高性能的，可擴展的，具有較高識別率，并且具有較大實際應用價值的JPEG圖像隱寫信息盲檢測系統(tǒng)。 高性能是指所要開發(fā)的系統(tǒng)在對待檢圖片是否含

2、有隱寫信息進行檢測時，在保證較高正確識別率的前提下，具有較好的時間效率，即要求在盡可能少的時間內完成對圖片的正確檢測?？蓴U展性是指系統(tǒng)可以應對新出現(xiàn)的圖像隱寫工具，也就是說，對于用新出現(xiàn)的圖像隱寫工具嵌入過信息的非自然圖片，只要提供相應的訓練樣本集，產生對應的分類器數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)就能夠對該類非自然圖片具有較高的正確識別率。同時還要求系統(tǒng)的分類器數(shù)據(jù)可以不斷累積完善并有效共享，即要求分類器數(shù)據(jù)的使用、保存、共享、新增以及補充完善具有靈活性，

3、以此提高系統(tǒng)的實際應用價值。 基于以上要求，本文首先在綜合考慮識別率和性能的基礎上，提出了一種基于小波變換，高階統(tǒng)計量以及Fisher準則線性分類器的JPEG圖像隱寫信息檢測算法，該算法首先對圖像進行二層小波分解，然后提取高階統(tǒng)計量，得到描述圖像統(tǒng)計特征的特征向量，最后采用模式識別中的經典分類方法-2類別Fisher準則線性分類器對數(shù)字圖像是否含有隱藏信息進行判決分類。期間對算法中的關鍵實現(xiàn)步驟，包括圖像的小波分解和Fisher

4、準則線性分類器，編寫了詳細的類C偽代碼，完成了系統(tǒng)核心算法原型模塊的開發(fā)。 接下來，在此算法設計的基礎上，基于分類器數(shù)據(jù)模塊化的設計思想并結合數(shù)據(jù)庫技術，提出了一種全新的JPEG圖像隱寫信息盲檢測系統(tǒng)的設計方案，基于該方案開發(fā)的系統(tǒng)不僅具有良好可擴展性，以應對新出現(xiàn)的圖像隱寫工具，還能不斷累積完善并有效共享分類器數(shù)據(jù)，由此可以延長系統(tǒng)的生命周期。并且系統(tǒng)還能在使用過程中不斷提高檢測識別率，具有較大的實際應用價值。 最后，