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基于改进样本抽取方法图像隐写分析

         

摘要

集成分类器是目前隐写分析中的常用分类器.为进一步增强集成分类器在隐写分析中的检测精度,在Bagging集成的基础上提出了一种改进的样本抽取方法,该算法在保留一定差异性的同时,增加了基分类器之间的互补性.实验表明:与原始的集成分类器相比,本文提出的方法能够降低检测错误率.

著录项

  • 来源
    《黑龙江科技信息》 |2017年第34期|118-119|共2页
  • 作者

    曹镇; 张英男; 牛向洲;

  • 作者单位

    武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室,陕西 西安 710086;

    武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室,陕西 西安 710086;

    武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室,陕西 西安 710086;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    隐写分析; 集成分类器; Bagging集成;

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