面向图像高维隐写特征的盲监测算法

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面向图像高维隐写特征的盲监测算法

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面向图像高维隐写特征的盲监测算法

论文目录
中文摘要	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13-19页
· 图像隐写技术和隐写盲检测技术	第13-15页
· 图像隐写技术	第13-14页
· 图像隐写盲检测技术	第14-15页
· 核方法概述	第15-17页
· 集成学习简介	第17-18页
· 特征融合	第18-19页
第三章基于核目标度量准则的高斯核函数优化方法	第19-34页
· 引言	第19-20页
· 两类模式分类的高斯核函数优化	第20-27页
· 核目标度量准则	第21-22页
· 核优化目标准则	第22页
· 评估R(σ)的局部和全局极值性质	第22-26页
· R(σ)的优化	第26-27页
· 实验结果及分析	第27-33页
· 实验建立	第27-29页
· 检验R(σ)的局部和全局极值性质	第29-32页
· 和目前的核优化方法进行对比	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章基于特征选择的RSM改进算法	第34-41页
· 引言	第34-35页
· 经典的随机子空间方法	第35-36页
· 基于特征选择的随机子空间方法	第36-38页
· 序列前向选择(SFS)算法	第36-37页
· 基于特征选择的RSM改进算法	第37-38页
· 实验结果及分析	第38-40页
· 实验建立	第38页
· 实验结果	第38-40页
· 本章小结	第40-41页
第五章基于特征融合和FSRSM的隐写盲检测算法	第41-49页
· 引言	第41-42页
· 小波包特征和共生矩阵特征	第42-44页
· 小波包特征	第42-43页
· 共生矩阵特征	第43-44页
· 基于特征融合和FSRSM的隐写盲检测算法	第44-45页
· 实验结果及分析	第45-48页
· 实验建立	第45页
· 实验结果	第45-48页
· 本章小结	第48-49页
第六章本文三种算法的对比与分析	第49-51页
结论与展望	第51-52页
参考文献	第52-59页
致谢	第59-60页
附录	第60-61页
个人简历	第61-62页
在学校期间的研究成果以及发表的学术论文	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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