李薇，张舒，祁锐

（海军工程大学理学院，武汉430033）

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析*

李薇，张舒，祁锐

（海军工程大学理学院，武汉430033）

针对JPEG图像通用隐写检测问题，提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述，并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征；然后，随机构造若干个特征子空间，利用bootstrap方法构造载体图像训练子集，分别进行单类训练得到数个基分类器；最后，将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明，单类集成分类器能显著提高算法的检测效果，而且，本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法，具有更高检测率。

隐写分析，共生矩阵，对称交互熵，单类集成分类器

0 引言

隐写分析（steganalysis）的目的是检测隐密载体中秘密信息的存在性，继而估计出秘密信息的嵌入比率和嵌入位置，最终提取出秘密信息。其中，秘密信息检测是嵌入比率估计和秘密信息提取的前提，也是当前隐写分析技术研究的热点问题。通常采用基于统计的方法，通过挖掘载体图像和隐写图像间的统计差异构造特征向量集，采用分类器进行隐写判别。因此，隐写分析实质上是多维特征空间的模式分类器，设计与特征空间相匹配的分类器对于提高算法的检测效果具有十分重要的意义。……