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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Blind Quantitative Steganalysis Based on Feature Fusion and Gradient Boosting

verfasst von : Qingxiao Guan, Jing Dong, Tieniu Tan

Erschienen in: Digital Watermarking

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Blind quantitative steganalysis is about revealing more details about hidden information without any prior knowledge of steganograghy. Machine learning can be used to estimate some properties of hidden message for blind quantitative steganalysis. We propose a quantitative steganalysis method based on fusion of different steganalysis features and the estimator relies on gradient boosting. Experimental result shows that our proposed method has good performance for quantitative steganalysis.

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Metadaten
Titel
Blind Quantitative Steganalysis Based on Feature Fusion and Gradient Boosting
verfasst von
Qingxiao Guan
Jing Dong
Tieniu Tan
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-18405-5_22

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