马占山
- 作品数:2 被引量:2H指数:1
- 供职机构:中国人民武装警察部队工程大学更多>>
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- 蚁群聚类算法在隐写分析中的应用
- 2015年
- 为解决隐写分析中富模型的特征维数较高、冗余较大、不便于高效分类的问题,提出了一种基于蚁群聚类算法的降维方法。首先利用蚁群聚类算法求解特征簇的簇中心,然后把簇中心作为新的特征,提取新特征的有效部分用集成特征进行分类。实验结果表明,利用蚁群聚类算法对高维特征进行降维,可以有效去除冗余特征,提升特征的分类效果。
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- 关键词:隐写分析蚁群算法
- 基于仿射传播聚类的富模型降维方法被引量:2
- 2016年
- 为了解决隐写分析中富模型特征维数高,冗余大,容易造成维数灾难问题,提出了一种基于仿射传播聚类的特征降维方法;该方法通过分析富模型特征结构,利用非线性距离定义子模型特征间距离,使用仿射聚类方法和图的谱理论,确定特征的聚类中心,并将聚类中心中所出现频率较高的子模型特征作为最优聚类中心,并使用Fisher集成分类器进行隐写分析。实验结果表明,经过该降维方法处理的空域富模型(spatial rich model,SRM)在特征维数降低到5 525维时,对S-UNIWARD、WOW、HUGO隐写算法隐写分析时检测错误率EOOB比原始特征下降1%~2%,因此,本文方法可以实现提升特征降维与隐写分析效果的目的。
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- 关键词:隐写分析降维