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基于ICA模型的主动隐写分析
主动隐写分析 独立成分分析模型 最大后验概率估计器
2009/7/31
提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像，将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器，该方案仅使用一幅隐写图像即能提取出秘密信息，克服了Chandramouli所提方案的局限性。仿真实验结果表明，该方案能提取大约80%的秘密信息，且性能随嵌入长度的增加而提高。
基于数据融合和ICA的鲁棒数字水印算法
数字水印 树状小波分解 独立分量分析
2009/7/30
利用树状小波分解结合人类视觉系统的特性，提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法，可以向载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本。在每个块中使用独立分量分析的方法提取水印，对提取出的多个水印副本图像进行融合操作，以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明，以该方法嵌入的水印具有较高的透明性，对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性。
基于最短路径和自然梯度的过完备ICA算法
过完备独立成份分析 最短路径 自然梯度
2009/2/26
独立成分分析(ICA)是一种在给出的随机向量中找出统计独立的数据的统计方法，而过完备独立成分分析则是ICA问题中的一类特殊的情形，它要的源信号的数目比观测信号的数目要多。该文提出了一种基于最短路径算法和自然梯度的解决过完备独立成分分析的新算法Turbo-overcomplete。该算法采用了最短路径方法来推断源信号和采用自然梯度的方法来学习基向量，并采用Turbo-overcomplete算法来进...