A New Image Steganalysis Method Using Block Based Optimal Wavelet Packet Decomposition
محل انتشار: اولین کنفرانس بازشناسی الگو و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 940
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPRIA01_073
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Feature extraction is the base of steganalysis which is a part of image processing research field. This article has proposed a steganalysis method for digital images. Commonsteganalysis techniques go over the entire image; this will reduce their focus on higher frequencies in which there is a higherprobability for hidden messages. Accordingly, in this article, images are first decomposed into smaller blocks and then optimalwavelet packet decomposition method is applied to extract thefeatures of each block. In the proposed algorithm, characteristic function moments obtained from wavelet sub-bands are used asfeatures. These features are arranged in a tree structure and then an entropy cost function is used to select the optimal values ofthese features. In the next step, the blocks are classified in several categories and a classifier appropriate to the features of eachcategory is applied to distinguish cover or stego blocks. Finally, the majority vote rule is applied on the results obtained from theblocks to determine whether the entire image is a cover or stegoimage. The experimental results of this steganalysis method show its high accuracy as compared to the common steganalysis algorithms in the frequency domain.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Leila Omrani
Master Student of Software Engineering, Islamic Azad University of Qazvin, Iran
Karim Faez
Electrical Engineering Department, University of Amirkabir, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :