基于深度學(xué)習(xí)的圖像隱寫分析方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在近些年來(lái)快速的發(fā)展和應(yīng)用，信息安全問(wèn)題受到了人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。數(shù)字隱寫術(shù)作為一種安全通信的手段通過(guò)對(duì)載體的修改來(lái)實(shí)現(xiàn)信息的隱藏。但是隱寫術(shù)也可能被用于非法應(yīng)用。因此研究用于檢測(cè)隱寫術(shù)是否被使用的隱寫分析技術(shù)具有重大意義。一般來(lái)說(shuō)，隱寫分析可以看成是一個(gè)典型的二分類問(wèn)題，其目標(biāo)為區(qū)分正常的載體和含密載體。其中特征提取是現(xiàn)階段隱寫分析領(lǐng)域中一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題，且傳統(tǒng)的方法中主要依賴于人工設(shè)計(jì)的特征。近些年來(lái)，雖然隱寫分析研

2、究領(lǐng)域取得了較大的進(jìn)步，但是不斷提出的先進(jìn)隱寫術(shù)給隱寫分析帶來(lái)了更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基于人工設(shè)計(jì)特征的方法研究也變得更加困難。本文主要圍繞圖像隱寫分析這一研究方向，從特征學(xué)習(xí)的角度研究隱寫分析中的極為關(guān)鍵的特征表達(dá)問(wèn)題。
　　本文的主要貢獻(xiàn)歸納如下:
　　1.提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的隱寫分析框架，有效建立了隱寫噪聲特征表達(dá)的自動(dòng)學(xué)習(xí)方式。通過(guò)不同的隱寫算法進(jìn)行檢測(cè)，證明了所提出的方法的有效性。
　　2.提出了一種基于全

3、局信息約束的隱寫分析特征學(xué)習(xí)方法，通過(guò)利用模型正則化方法將輔助特征中的全局統(tǒng)計(jì)信息引入到深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，幫助深度學(xué)習(xí)模型獲得更好的隱寫分析特征表達(dá)實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠提升模型的整體隱寫分析性能。
　　3.提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的低嵌入率含密圖像隱寫分析方法，通過(guò)遷移高嵌入率圖像中的隱寫相關(guān)信息來(lái)幫助低嵌入率隱寫分析深度模型的訓(xùn)練，有效解決了深度模型訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)低嵌入率隱寫圖像較難收斂的問(wèn)題。
　　4.提出了一種基于卷積神