基于高阶统计矩的特征提取优化算法

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1、计算机技术与发展v。i第第期．18No．122008年12月CIDMPLrFERFECHNOI,OC；YANDDEVELOPMENTDec．2008基于高阶统计矩的特征提取优化算法马懿，张政保，冯帆，刘爱珍(中国人民解放军军械工程学院计算机工程系，河北石家庄050003)摘要：基于小波域高频系数的广义高斯分布(GGD)模型，提出了一种新的特征提取优化算法。通过分析研究小波系数概率密度函数的时频特性，选择在频域中提取高阶统计矩。为了更好地区分原始图像和隐秘图像高阶矩的差别，对高阶统计矩的权重函数进行改进。除此之外，对高阶统计矩阶数的确定，以及子带

2、层次的选择也作了进一步的研究，构建了提取最优特征矩的提取算法。基于Madab7．0平台进行仿真实验，结果证明：该算法的综合性能明显优于同类特征提取算法。关键词：广义高斯分布；小波子带；傅里叶变换；高阶统计矩；盲检测中图分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1673—629X(2008)12—0123一O4OptimizedAlgorithmforFeatureExtractionBasedonHigher‘-。OrderStatisticalMomentsMAYi，ZHANGZheng—bao，FENGFan，LIUAi—zhen(De

3、partmentofComputerEngineering，OrdnanceEngineeringCollegeofPLA，Sh~iazhuang050003，China)Abstract：AnewoptimizedalgorithmforfeatureextractionbasedonGGDmodelofwaveleteoeffieient~Sisbroughtforward．Analyzestime—frequencydomaincharacterofthePDFofwaveletcoefficientsandchoosestoextrac

4、tthehigher—order,statisticalmomentsfromthefrequencydomain．Fordiscriminatingthedifferencesbetweencoverimageandstegoimage，improvetheweighedfI1ctionanditⅡ1akestheeffectofextractionbetter．Besidesthat，analyzeshowtoselecttheorderofhigher—ordermomentsandhierarchyof访挑lsubband．Fi·nal

5、ly，makeernuhtionalexperimentontheMatlab7．0platform，experimentresultsprovethattheextractionalgorithmhasbetterperfor-msnee$thanthecongenericalgorithms．Keywords：generalizedGanssiandistribution；waveletsubband；Fouriertransform；higher—orderstatisticalmoments；blinddetection0引言新的、强有

6、力的信号处理工具，具有多尺度、多分辨率近年来，随着多媒体信息技术和网络技术的飞速分析的特点，在图像处理领域得到了广泛的应用。图发展，网络信息安全问题已成为政府、军事和商业领域像经过小波变换后，能够得到不同尺度和方向的子带，等关注的焦点。媒体的数字化在给人们提供方便的同通过分析小波域各个子带频域特性，提取敏感特征向时，也带来了安全隐患，如版权保护问题等。信息隐藏量，有效实现隐写分析。技术作为一门新兴技术，它利用人类视觉系统模型，以目前存在的隐写分析算法有很多，但大多是针对不可感知的形式，将秘密信息嵌入到要保护的媒体中，小波高频子带系数的直方图空域

7、特性提取高阶统计以达到保护版权的目的。矩，作为特征向量。由于频域比空域含有更丰富的信据美国CNN新闻报道，恐怖分子就是采用信息隐息，更适合进行奇异值分析，文中基于小波域高频系数藏技术利用网络进行恐怖活动的。隐写分析技术的广义高斯分布(GC-D)模型，通过分析概率密度函数(Steganalysis)作为信息隐藏技术(InformationHiding的频域特性，尝试从频域提取高阶统计矩，作为敏感特Technique)的一个重要分支，出于对反问、反恐的需征向量，实验结果表明：该算法提取效果明显优于空域要，信息隐藏分析技术已成为当前社会研究的热点之提

8、取效果。一。小波分析技术作为调和技术发展的产物，是一种1优化算法收稿日期：2oo8—03—25基金项目：国家自然科学基金(60571037)图像经I)