基于特征转移的JPEG不匹配隐写分析
在现实的隐藏分析应用中,不匹配问题可能导致性能的降低。主要原因是在训练集和测试集之间的特征分布的差异。本文提出了一种基于贡献的特征传输(CFT)算法,用于JPEG不匹配的隐藏分析。CFT试图通过对样本特征和维度特征贡献的评估,来学习两个跨式的转换训练集的特征。我们可以获得新的特性表示,以便接近测试样本的特征分布。与先前技术的比较揭示了CFT在异构覆盖源场景中不匹配的JPEG 隐藏分析的实验的优越性。
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