针对特定测试样本的隐写分析方法

现今主流的图像隐写分析方法主要聚焦于设计检测特征，用以提高通用盲检测（universal blind detection，简称UBD）模型的检测准确率，这类检测方法与待测图像无关，难以做到精准检测.在拥有大数据训练资源的前提下，研究了隐写对图像特征的影响，找出了隐写分析与图像特征之间的重要关系，基于此提出了一种为测试样本选择专用训练集的隐写分析方法.以经典的JPEG隐写算法nsF5和主流的JPEG隐写分析特征（CC-PEV、CC-Chen、CF*、DCTR和GFR）为例组织实验，结果表明，该方法的检测准确率高于其他同类方法