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現(xiàn)今主流的圖像隱寫分析方法主要聚焦于設(shè)計(jì)檢測(cè)特征。用以提高通用盲檢測(cè)（UBD，Universal Blind Detection）模型的檢測(cè)準(zhǔn)確率，這類檢測(cè)方法與待測(cè)圖像無(wú)關(guān)。難以做到精準(zhǔn)檢測(cè)，在擁有大數(shù)據(jù)訓(xùn)練資源的前提下，研究了隱寫對(duì)圖像特征的影響，找出了隱寫分析與圖像特征之間的重要關(guān)系，基于此提出了一種為測(cè)試樣本選擇專用訓(xùn)練集的隱寫分析方法．以經(jīng)典的JPEG隱寫算法nsF5和主流的JPEG隱寫分析特征（CC-PEV、CC-Chen、CF：#、DCTR和GFR）為例組織實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明本文方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率高于其他同類方法．
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