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梅园

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇隐写
  • 1篇隐写分析
  • 1篇隐写检测

机构

  • 1篇武汉大学

作者

  • 1篇马方方
  • 1篇叶登攀
  • 1篇梅园

传媒

  • 1篇网络与信息安...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于迁移学习的隐写分析
2017年
在实际应用环境下,训练集和测试集往往存在分布偏差,导致隐写分析检测效果不理想。迁移学习方法旨在从一个领域学习到的知识,来帮助完成新领域中的学习任务,不要求领域间的同分布假设。概述了当前隐写分析失配问题的研究现状,分析了引起隐写分析失配的因素,在TrAdaBoost迁移算法的基础上提出了一种基于迁移学习的隐写分析算法,改善了隐写检测过程中出现的失配问题,并通过实验验证了算法的有效性。
叶登攀马方方梅园
关键词：隐写检测
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