| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第10-11页 |
| ·主要内容和创新点 | 第11-12页 |
| ·组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术简介 | 第13-21页 |
| ·图像隐写和隐写检测技术 | 第13-16页 |
| ·图像隐写技术 | 第13-15页 |
| ·图像隐写检测技术 | 第15-16页 |
| ·集成学习 | 第16-19页 |
| ·随机子空间 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于卡方统计和双重Bagging抽样的随机子空间方法 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·HOLMES特征提取 | 第22-26页 |
| ·余值计算 | 第22-24页 |
| ·量化和截断 | 第24页 |
| ·共生矩阵 | 第24-25页 |
| ·特征组合 | 第25-26页 |
| ·特征权重选择 | 第26-28页 |
| ·基于卡方统计和双重Bagging的随机子空间方法 | 第28-30页 |
| ·基本定义 | 第28页 |
| ·算法描述 | 第28-30页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第30-33页 |
| ·数据集 | 第30-31页 |
| ·实验设计 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于OOB的RSM参数自适应算法 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·基于OOB的RSM参数自适应算法 | 第35-39页 |
| ·基分类器停止准则 | 第37-38页 |
| ·子空间维数停止准则 | 第38-39页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第39-42页 |
| ·数据集 | 第40页 |
| ·实验设计 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于FP-Tree的RSM选择性集成高维隐写检测方法 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·基于FP-Tree的选择性集成算法 | 第44-47页 |
| ·相关原理 | 第44-45页 |
| ·FPRSM算法 | 第45-47页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第47-50页 |
| ·数据集 | 第47页 |
| ·实验设计 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 在学校期间的研究成果以及发表的学术论文 | 第58页 |
