多超球面OC-SVM算法在隐秘图像检测中的应用

摘要

针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,把一类支持向量机(OC-SVM)引入算法,提出一种基于核的多超球面OC-SVM算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地实现了对隐秘图像的盲检测,提高了检测精度.