图像隐写的大数据分析方法OA

针对现有图像隐写分析方法存在的通用性较差、检测准确率欠佳等问题,提出了一种图像隐写的大数据分析方法。首先,根据自适应隐写算法的特性,截取待测图像的高复杂度区域作为核心分析图像。其次,利用数据库完成图像匹配,并得到匹配图像与核心分析图像间的隐写差异特征。最后,将特征输入卷积神经网络模型,完成隐写算法的检测与分类。实验结果表明,在图像全部匹配成功的条件下,该方法对6种隐写算法检测的平均准确率达到了93.98%,同时支持空域和频域的图像,具有较强的通用性。