| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 数字图像隐写技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 隐写分析技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 隐写分析技术的发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.2.4 现有的隐写分析在真实场景中面临的困难 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第21-24页 |
| 第2章 基础知识 | 第24-38页 |
| 2.1 JPEG图像 | 第24-28页 |
| 2.1.1 JPEG压缩编码过程 | 第25-27页 |
| 2.1.2 JPEG解码过程 | 第27-28页 |
| 2.2 隐写术 | 第28-32页 |
| 2.2.1 隐写术概述 | 第28-30页 |
| 2.2.2 空域图像隐写算法示例 | 第30-31页 |
| 2.2.3 变换域图像隐写算法示例 | 第31-32页 |
| 2.3 隐写分析技术 | 第32-35页 |
| 2.3.1 隐写分析技术概述 | 第32-34页 |
| 2.3.2 空域图像隐写分析特征示例 | 第34-35页 |
| 2.3.3 频域图像隐写分析特征示例 | 第35页 |
| 2.4 Ensemble分类器 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 隐写分析特征与载体来源失配 | 第38-48页 |
| 3.1 研究隐写操作对隐写分析特征的影响 | 第38-41页 |
| 3.1.1 隐写操作对图片特征的影响 | 第39页 |
| 3.1.2 多次重复隐写对图片特征的影响 | 第39-41页 |
| 3.2 载体来源失配问题的原因 | 第41-46页 |
| 3.2.1 特征空间距离在失配图像集上的体现 | 第41-43页 |
| 3.2.2 隐写操作的敏感性对失配问题的影响 | 第43-44页 |
| 3.2.3 缓解失配问题的思路 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 针对测试样本的隐写分析方法 | 第48-60页 |
| 4.1 隐写分析中的机器学习 | 第48-50页 |
| 4.1.1 优化(μ-(?)) | 第49页 |
| 4.1.2 优化(S_w+λI)~(-1) | 第49-50页 |
| 4.2 影响隐写分析结果的重要因素 | 第50-54页 |
| 4.2.1 特征空间距离 | 第50-52页 |
| 4.2.2 特征在隐写操作下的运动模式 | 第52-54页 |
| 4.3 针对特定测试样本的JPEG图像隐写分析方法 | 第54-55页 |
| 4.3.1 差异性度量设置 | 第54-55页 |
| 4.3.2 关键参数选取 | 第55页 |
| 4.4 实验 | 第55-59页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第55-57页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 特定测试样本隐写分析置信度研究 | 第60-74页 |
| 5.1 影响隐写分析结果置信度特征 | 第60-63页 |
| 5.2 针对特定测试样本的隐写分析置信度获取方法 | 第63-69页 |
| 5.2.1 神经网络拟合置信度函数 | 第63-65页 |
| 5.2.2 隐写分析置信度计算框架 | 第65页 |
| 5.2.3 关键参数选取 | 第65-69页 |
| 5.3 实验 | 第69-72页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第69-70页 |
| 5.3.2 结果与分析 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第74-78页 |
| 6.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第86页 |