%0 Journal Article
%T 基于FCM聚类的多超球体一类分类？
%A 戴蒙
%A 林家骏
%A 刘云翔
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%R 10.11834/jig.20081025
%X 从净图角度出发，提出了以BMP、JPEG净图特征为基础，采用FCM聚类的多超球体一类分类的隐藏信息检测技术。该技术针对同一类样本的特征存在着部分差异的特点，先将净图样本进行模糊C均值聚类，再将该样本的各子类样本特征输入一类SVM分类器进行训练，建立净图样本各子类的超球体分类模型，以此解决净图检测正确率低的问题。实验结果表明，该方法具有一定的通用性和泛化能力，减少了虚警率和漏检率。
%K 隐藏信息检测模糊C均值聚类一类支撑向量机
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20081025&flag=1