基于虚特征分解的PQ图像隐写专用检测技术  

IED-Based Special Detection Technology for PQ Steganography

作　　者：毛家发[1,2] 林家骏[1] 韩津生[1] 

机构地区：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 [2]上饶师范学院数学计算机系,江西上饶334001

出　　处：《华东理工大学学报（自然科学版）》2009年第2期265-269,共5页Journal of East China University of Science and Technology

基　　金：江西省教育厅科技基金项目(Gjj08462);上海市教育发展基金会晨光计划(2008CGB21)

摘　　要：提出了基于虚特征分解(IED)特征、针对抖动量化(PQ)隐写术的专用隐写分析方法。利用统计学理论,分析了JPEG图像经PQ嵌入秘密信息后,其空域行和列的线性相关性降低;并在实验结果中得到验证。采用支持向量机(SVM)作为分类器,建立了一个测试数据库;对基于IED特征隐写分析方法进行了隐藏信息检测的仿真实验。实验结果表明:该方法比其他现有的隐写分析方法更有效,对PQ隐写术检测率超过70%,且该方法具有较好的盲检测性能。We propose an IED（imaginary eigenvalue decomposition） based special diction algorithm for steganalysis of JPEG-based PQ（perturbed quantization） embedding. Both statistical analysis and experimental results show that the PQ embedding decreases linear dependences of rows and columns in the spatial domain. Detection experimental results illustrate the validity of the proposed scheme. By using SVM（support vector machine） as a classifier, a test database is constructed. Comparative results show that the poposed scheme attains better detection performance than other steganalysis schemes. Moreover, the proposed steganalyzer reaches a detection accuracy of over 70 % for detecting PQ embedding, and has a better performance of blind detecting.

关 键 词：虚特征分解(IED) 隐写分析 隐写术 抖动量化(PQ) 支持向量机(SVM) 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]