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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 315 - 328 (14page)
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영상 스테그아날리시스는 입력 영상을 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상과 스테가노그래피 알고리즘이 적용되지 않은 커버 영상으로 분류하는 알고리즘이다. 기존에는 주로 수제 특징 기반의 스테그아날리시스를 연구하였다. 하지만 CNN 기반의 물체인식이 큰 성과를 이루면서 최근 CNN 기반의 스테그아날리시스가 활발히 연구되고 있다. CNN 기반의 스테그아날리시스는 물체 인식과는 달리 커버 영상과 스테고 영상의 미세한 차이를 식별하기 위해서 전처리 필터를 필요로 한다. 그러므로, CNN 기반의 스테그 아날리시스 연구들은 효과적인 전처리 필터와 네트워크 구조를 개발하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 동일한 실험 조건에서 기존 연구들을 비교하고, 그 결과를 기반으로 전처리 필터와 네트워크 구조적인 차이에 의한 성능 변화를 분석한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
Ⅲ. CNN 기반의 스테그아날리시스
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
L. Pibre, J. Pasquet, D. Ienco and M. Chaumont, “Deep learning is a good steganalysis tool when embedding key is reused for different images, even if there is a cover source-mismatch,” Society for Imaging Science and Technology, pp.1-11, 2016.
G. Xu and H. Wu, “Structural design of convolutional neural networks for steganalysis,” IEEE Signal Processing Letters, Vol.23, No.5, pp.708-712, 2016.
Y. Yuan, W. Lu, B. Feng and J. Weng, “Steganalysis with CNN using multi-channels filtered residuals,” ICCCS 2017, pp.110-120, 2017.
J. Ye, J. Ni and Y. Yi, “Deep learning hierarchical representations for image steganalysis,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol.12, No.11, pp.2545-2557, 2017.
M. Yedroudj, F. Comby and M. Chaumont, “Yedroudj-Net: an efficient CNN for spatial steganalysis,” ICASSP 2018, pp.15-20, 2018.
G. Xu and H. Wu, “Structural design of convolutional neural networks for steganalysis,” IEEE Signal Processing Letters, Vol.23, No.5, pp.708-712, 2016.
Y. Yuan, W. Lu, B. Feng and J. Weng, “Steganalysis with CNN using multi-channels filtered residuals,” ICCCS 2017, pp.110-120, 2017.
J. Ye, J. Ni and Y. Yi, “Deep learning hierarchical representations for image steganalysis,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol.12, No.11, pp.2545-2557, 2017.
M. Yedroudj, F. Comby and M. Chaumont, “Yedroudj-Net: an efficient CNN for spatial steganalysis,” ICASSP 2018, pp.15-20, 2018.
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