基于图像来源鉴别的失配隐密分析算法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 信息隐藏与隐密分析研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 隐密分析在实际应用中的局限性 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究内容及结构 | 第11-13页 |
| 2 JPEG图像失配隐密分析研究 | 第13-25页 |
| 2.1 JPEG图像隐密分析框架 | 第13-21页 |
| 2.1.1 JPEG隐密分析图像库 | 第13页 |
| 2.1.2 JPEG隐密分析特征 | 第13-19页 |
| 2.1.3 JPEG隐密分析分类器 | 第19-21页 |
| 2.2 JPEG图像失配隐密分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 JPEG失配隐密分析框架 | 第21-22页 |
| 2.2.2 JPEG图像失配隐密现象的原因 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 基于来源鉴别的失配隐密分析算法研究 | 第25-29页 |
| 3.1 现有的失配隐密分析解决方法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 迁移学习 | 第25-26页 |
| 3.1.2 多任务学习 | 第26-27页 |
| 3.2 基于来源鉴别的失配隐密分析框架 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 JPEG图像重压缩检测 | 第29-36页 |
| 4.1 JPEG图像压缩过程 | 第29-33页 |
| 4.2 JPEG重压缩特征 | 第33-35页 |
| 4.2.1 BenFord特征 | 第33页 |
| 4.2.2 似然概率比特征 | 第33-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 面向JPEG压缩的来源鉴别 | 第36-46页 |
| 5.1 数字来源鉴别现状 | 第36-37页 |
| 5.2 数字相机成像过程 | 第37-44页 |
| 5.2.1 数字相机成像模型 | 第37-38页 |
| 5.2.2 成像过程中引入的特征 | 第38-41页 |
| 5.2.3 几种常用的相机型号来源鉴别特征 | 第41-44页 |
| 5.3 面向JPEG重压缩检测的来源鉴别 | 第44-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 6 实验结果与分析 | 第46-56页 |
| 6.1 图像库选择 | 第46-47页 |
| 6.2 实验结果及分析 | 第47-55页 |
| 6.2.1 重压缩检测模块 | 第47-50页 |
| 6.2.2 面向重压缩图像的来源鉴别模块 | 第50页 |
| 6.2.3 本文整体系统模块 | 第50-55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
