基于混合集成分类器的数据流概念漂移挖掘方法研究.pdf

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移学位沦文者躲御宁目柳签字目期:叨甏踉鲁矽·弓旷啦学位论文版权使用授权书独创性声明佥』巴盒┷迢金停海篍些太堂金屯跣┨本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也包含为获得或其他教育机构的学位或证仕而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作魅返乃明并表示谢意。学位论文作者签字:签字【保本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阅。本人授权叮以将学位论艾的全部或爿致郯谌荼嗳胗泄厥菡辖屑索,可以采用影印、缩印或扫描等复制于段保存、汇编学位沦丈。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位沦艾作哲牛业后合颍工作单位:通讯地址:啵邮编:月名朗师字导签日,一。孜
基于模式识别的图像通用盲检测方法研究摘要数字图像是信息隐藏的重要载体之一,其中图像因其在生活中大量使用,被广泛用作隐写的载体,因而研究掩密图像的隐写分析技术具有进行分类,所以分类器的选择问题也是图像通用盲检测中的重要问题之一,分所以本文从分类器的角度着手,在对掩密图像盲检测中应用了当前模式识别领关键词:信息隐藏;图像;隐写分析;随机森林;稀疏表示重要的应用价值和理论意义。在图像通用盲检测过程中,通常都会使用分类器类器的性能优劣直接影响到检测效果的好坏。传统的分类器都有着很多缺陷,域几类新型分类器,并取得了不错的检测效果。本文主要工作如下:第一,针对提出的基于腏枷裢ㄓ靡捶治龇椒ǎ们通过实验进行了研究。第二,针对现有分类器存在的过拟合问题、分类准确不高、效率低等缺陷,应用了随机森林来取代传统分类器对掩密图片进行检测。实验结果表明:该方法可以进行有效地图像隐写分析。最后,本文利用稀疏表示分类器对图像进行了通用盲检测,并提出了基于稀疏表示的图像通用盲检测方法。实验结果表明:该方法可以进行有效地图像隐写分析。
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致谢意见。叶老师和胡老师在学术和科研上严谨的治学态度深深地感染了我,这将使我终身受益,是我人生一笔宝贵的财富。谨向叶老师和胡老师致以崇高的敬本论文是在我的导师叶震和胡东辉老师的悉心指导下完成的,在三年的学习和生活中,叶老师和胡老师一直给予我鼓励和帮助。从本文的选题、思路到初稿的审阅修改,叶老师和胡老师都倾注了大量心血,提出了很多宝贵的修改意和衷心的感谢同时,姜东兴师兄、黄强师兄在三年中给予了我很多的关心和帮助,总是耐心的给我解答各种疑惑,在此向他们表示感谢。在读研期间,徐一波以及邢慧芬、王美玲师妹也给予了我很多支持和鼓励,感谢他们。感谢我的好友郭坤、张俊威、经伟,和你们一起度过的时光很快乐。感谢我的父母,我的家人,是他们在经济上的资助,使我在完成学业期间无后顾之忧,是他们在精神上的鼓励,让我在生活和学习上遇到困难时一直能摆正心态、从容面对,感谢你们为我的付出。感谢在百忙之中评阅本论文的专家、教授,感谢你们对本论文的宝贵意见和建议。最后再次衷心的感谢所有关心和帮助过我的老师和同学们。作者:杨阳
录目第一章第二章第三章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文所做工作及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯隐写与隐写分析技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一数字图像隐写方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章基于腏图像通用隐写分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.分类器的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第五章基于随机森林的图像通用隐写分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一国内外研究现状和趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..概椤隐写技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯隐写技术基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.聪低衬P汀隐写技术分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.隐写技术应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.隐写分析技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯