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基于统计流行降维的通用性隐藏检测分析

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 通用型图像隐藏检测分析简介第13-15页
        1.3.1 过程模型第13-14页
        1.3.2 评价指标第14-15页
    1.4 本文的主要工作和组织结构第15-17页
第2章 JPEG 图像信息隐藏算法第17-31页
    2.1 JPEG 图像相关知识第17-20页
        2.1.1 JPEG 压缩过程第17-18页
        2.1.2 DCT 变换第18-20页
    2.2 LSB 嵌入第20-22页
    2.3 JSteg 信息隐藏算法第22-24页
    2.4 F5 信息隐藏算法第24-27页
        2.4.1 F5 算法第24-26页
        2.4.2 nsF5 算法第26-27页
    2.5 MB 信息隐藏算法第27-28页
        2.5.1 MBS1第27-28页
        2.5.2 MBS2第28页
    2.6 本章小结第28-31页
第3章 统计流形理论及应用第31-41页
    3.1 统计流形简介第31-33页
        3.1.1 相关概念第31-32页
        3.1.2 统计流形定义第32-33页
    3.2 流形上距离度量第33-39页
        3.2.1 欧式距离和测地线距离第33-35页
        3.2.2 Fisher 信息距离第35-36页
        3.2.3 计算范例第36-39页
    3.3 统计流形降维应用第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 统计流形降维算法第41-51页
    4.1 算法流程第41-42页
    4.2 近邻点间 Fisher 信息距离估计第42-44页
    4.3 统计流形上测地线距离计算第44-47页
    4.4 LEM 降维方法第47-48页
    4.5 本章小结第48-51页
第5章 实验结果及分析第51-61页
    5.1 BOSSbase 图像库第51-52页
    5.2 SVM 分类器原理第52-54页
    5.3 实验步骤第54-58页
        5.3.1 图像预处理第55页
        5.3.2 特征提取第55-57页
        5.3.3 归一化第57页
        5.3.4 统计流形降维算法第57页
        5.3.5 SVM 分类第57-58页
    5.4 实验环境与数据设置第58-59页
    5.5 实验结果分析第59-60页
    5.6 本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

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