典型文献
改进卷积神经网络在图像隐写检测中的应用
文献摘要：
针对目前基于卷积神经网络的图像隐写分析模型在低嵌入率下检测效果不太理想的问题,本文提出一种新的卷积神经网络.网络的预处理层在参与网络学习的同时,保持残差的提取形式;卷积层通过改变卷积核的大小和步长来代替池化层,同时配合使用大、小尺寸的卷积核提取隐写特征,并采用优化后的激活函数和批量归一化来提高网络的收敛性能;最后融合三种用不同滤波器训练的网络模型得到分类结果.实验结果表明,所提网络模型对WOW、S-UNIWARD和HUGO三种隐写算法的检测率在多数情况下优于现有方法,尤其在低嵌入率下有较高的隐写分析准确率.
文献关键词：
隐写检测;卷积神经网络;低嵌入率;批量归一化;激活函数
中图分类号：
作者姓名：
何凤英
作者机构：
福州大学数学与统计学院 福州 350002
文献出处：
引用格式：
[1]何凤英-.改进卷积神经网络在图像隐写检测中的应用)[J].福建电脑,2022(09):1-6
A类：
低嵌入率,HUGO
B类：
改进卷积神经网络,隐写检测,图像隐写分析,检测效果,网络学习,卷积层,卷积核,步长,池化,小尺寸,写特征,激活函数,批量归一化,收敛性能,滤波器,WOW,UNIWARD,隐写算法,检测率
AB值：
0.273725
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