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Identification of Multiple Image Steganographic Methods Using Hierarchical ResNets 계층적 ResNet을 사용한 다중 이미지 스테가노그래픽 방법 식별

Sanghoon KANG, Hanhoon PARK, Jong-Il PARK

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요약 :

다양한 스테가노그래피 방법으로 인해 발생하는 이미지 변형은 일반적으로 매우 작고 매우 유사하므로 감지 및 식별이 어려운 작업입니다. 최근 딥러닝을 활용한 스테가노그래피 기법은 높은 정확도를 달성했지만, 특정 스테가노그래피 기법이 적용된 스테고 영상을 검출하도록 만들어졌다. 이 편지에서는 계층적 잔류 신경망(ResNet)을 사용하여 네 가지 공간 스테가노그래피 방법(예: LSB, PVD, WOW 및 S-UNIWARD)을 감지(예: 스테고와 표지 이미지 간의 분류)하고 식별할 수 있는 스테가나리틱 방법을 제안합니다. 실험 결과에 따르면 계층적 ResNet을 사용하면 79.71진 분류에서 23%의 분류율을 달성하며 이는 일반 CNN(일반 CNN)을 사용하는 경우에 비해 약 XNUMX% 더 높습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.2 pp.350-353
발행일
2021/02/01
공개일
2020/11/19
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8116
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Sanghoon KANG
  Pukyong National University
Hanhoon PARK
  Pukyong National University
Jong-Il PARK
  Hanyang University

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