| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 信息隐藏和隐密分析技术概述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 信息隐藏模型 | 第12-13页 |
| 1.2.2 隐密分析模型 | 第13页 |
| 1.2.3 信息隐藏和隐密分析在实际应用中存在的问题 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15页 |
| 1.4 本文研究内容和组织结构 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 JPEG图像失配隐密分析研究 | 第17-28页 |
| 2.1 JPEG图像隐密分析框架 | 第17-24页 |
| 2.1.1 JPEG隐密分析图像库 | 第17-18页 |
| 2.1.2 JPEG隐密分析特征 | 第18-21页 |
| 2.1.3 JPEG隐密分析分类器 | 第21-24页 |
| 2.2 JPEG图像失配隐密分析 | 第24-27页 |
| 2.2.1 JPEG失配隐密分析的定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 产生隐密分析失配现象的原因 | 第25-26页 |
| 2.2.3 有的失配隐密分析方法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于鲁棒判别特征变换的JPEG失配隐密分析 | 第28-48页 |
| 3.1 JPEG图像失配隐密分析验证 | 第28-31页 |
| 3.1.1 JPEG图像库设计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 JPEG量化表失配 | 第29-30页 |
| 3.1.3 量化表失配隐密分析方法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于鲁棒判别特征变换的JPEG失配隐密分析 | 第31-38页 |
| 3.2.1 问题定义和建模准则 | 第32-33页 |
| 3.2.2 特征统计一致性 | 第33页 |
| 3.2.3 特征离散度度量 | 第33-36页 |
| 3.2.4 特征辨识度分析 | 第36-37页 |
| 3.2.5 目标函数构建及求解 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-47页 |
| 3.3.1 JPEG量化表失配实验 | 第38-41页 |
| 3.3.2 JPEG信息隐藏方法失配实验 | 第41-43页 |
| 3.3.3 JPEG嵌入率失配实验 | 第43-44页 |
| 3.3.4 小样本实验和鲁棒性实验 | 第44-46页 |
| 3.3.5 实验结果分析与结论 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于领域不变特征学习的JPEG失配隐密分析方法 | 第48-60页 |
| 4.1 领域不变特征学习研究背景 | 第48-49页 |
| 4.2 领域不变特征学习 | 第49-54页 |
| 4.2.1 基础知识及符号定义 | 第49-50页 |
| 4.2.2 特征校准与归一化 | 第50-51页 |
| 4.2.3 领域不变特征学习 | 第51-52页 |
| 4.2.4 优化函数的构建及求解 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.3.1 实验设置与对比方法 | 第55-56页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.3.3 多因素失配实验和核函数选择实验 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于特征匹配和样本选择的JPEG失配隐密分析方法 | 第60-71页 |
| 5.1 特征匹配和样本选择失配隐密分析研究背景 | 第60页 |
| 5.2 基于特征匹配和样本选择的失配隐密分析方法 | 第60-65页 |
| 5.2.1 主成分分析PCA | 第61-62页 |
| 5.2.2 特征校准和归一化 | 第62页 |
| 5.2.3 特征匹配 | 第62-64页 |
| 5.2.4 样本选择 | 第64页 |
| 5.2.5 目标函数构建及求解 | 第64-65页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第65-70页 |
| 5.3.1 实验设置与对比方法 | 第66-67页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第67-69页 |
| 5.3.3 多因素失配实验和核函数选择实验 | 第69页 |
| 5.3.4 三种算法的对比实验 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
