买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

摘要：本发明提供一种基于MMD残差的隐写检测特征选取方法。该方法包括：步骤1：将高维RichModel隐写检测特征拆解为若干个RichModel子模型特征向量；步骤2：针对每个RichModel子模型特征向量，基于MMD残差的属性重要度的度量公式度量其各个特征分量的属性重要度值，并根据属性重要度值对各个特征分量进行降序排序；步骤3：针对每个RichModel子模型特征向量，设置窗口大小Spro，选取降序排序后向量中的前Spro维特征分量作为当前RichModel子模型特征向量的降维后的隐写检测特征；步骤4：将降维后的各个RichModel子模型特征向量进行合并以作为最终的隐写检测特征。本发明能够高效地降低RichModel隐写检测特征维数，并维持原有的检测性能。

主权项：1.基于MMD残差的隐写检测特征选取方法，其特征在于，包括：步骤1：将高维RichModel隐写检测特征拆解为若干个RichModel子模型特征向量；步骤2：针对每个RichModel子模型特征向量，基于MMD残差的属性重要度的度量公式度量其各个特征分量的属性重要度值，并根据属性重要度值对各个特征分量进行降序排序；步骤2中，所述基于MMD残差的属性重要度的度量公式如公式1所示： 其中，DMMDfi表示RichModel子模型特征向量F中的特征分量fi的属性重要度值，MMDF表示整个RichModel子模型特征向量F的MMD值，表示不包含特征分量fi时的特征向量F的MMD值；步骤3：针对每个RichModel子模型特征向量，设置窗口大小Spro，选取降序排序后向量中的前Spro维特征分量作为当前RichModel子模型特征向量的降维后的隐写检测特征；步骤3中，所述窗口大小Spro的设置过程具体包括：步骤A1：设置初始窗口大小S1，然后按第一预设步长逐渐增大窗口大小得到S2,S3,…,Si,…,Sm；步骤A2：根据步骤A1中得到的窗口大小S1,S2,S3,…,Si,…,Sm选取排序后的特征分量进行隐写检测，得到相应的隐写检测正确率A1,A2,A3,…,Ai,…,Am以及原始特征隐写检测正确率A0；步骤A3：按A1→A2→…Ai…→Am的顺序将选取后特征的隐写检测正确率依次与原始特征隐写检测正确率A0进行比较，当Ai-A0δ时，停止后续比较，δ为预设值；步骤A4：以Si为起始，Si+1为终点，然后按照第二预设步长逐渐增大窗口大小并分别计算对应的选取后特征的隐写检测正确率，将其中隐写检测正确率最大时的窗口大小作为最佳窗口大小Spro；第二预设步长的值小于第一预设步长的值；步骤4：将降维后的各个RichModel子模型特征向量进行合并以作为最终的隐写检测特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于MMD残差的隐写检测特征选取方法