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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特征分量相关性的RichModel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；步骤2：针对每个RichModel子模型，度量其各个特征分量的可分性，并根据可分性的度量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，计算其任意两个特征分量之间的相关性，根据相关性的强弱对特征分量进行特征选择；步骤4：将特征选择后的各个RichModel子模型进行合并以作为最终的隐写检测特征。本发明应用于频域和空域的RichModel特征时，在不影响隐写检测正确率的情况下，能够有效降低RichModel特征维数，且在频域上的效果更为显著。
主权项：1.基于特征分量相关性的RichModel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；步骤2：针对每个RichModel子模型，度量其各个特征分量的可分性，并根据可分性的度量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，计算其任意两个特征分量之间的相关性，根据相关性的强弱对特征分量进行特征选择；步骤4：将特征选择后的各个RichModel子模型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 基于特征分量相关性的Rich Model隐写检测特征选取方法
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