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基于新残差网络的图像隐写分析方法

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卷积神经网络在隐写分析领域取得了一系列进展,但现有网络结构大多都是专用隐写分析,只针对某一类隐写算法有效.为了提高模型的泛化能力,提出了一种基于新残差网络的图像隐写分析算法.构建了残差分组融合网络结构(W-R2 N),采用分组融合的方式来提高提取多尺度特征的能力,增大每层网络的感受野范围,并且增加每组卷积的对角相关性.相对于Xu-Net和SRNET在S-UNIWARD嵌入率为0.4 bpp情况下隐写分析准确率分别提高了17.13％和0.81％.实验结果表明,相对于现有卷积神经网络,该模型泛化能力更好,并且能够有效提高隐写分析的准确率.
Image steganalysis method based on new residual network

王群、张敏情、柯彦、狄富强

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武警工程大学 网络与信息安全武警部队重点实验室,西安710086

隐写分析 残差网络 分组融合 多尺度特征

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0401

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(8)
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