Quantification adaptative pour la stéganalyse d'images texturées

摘要: Nous cherchons a ameliorer les performances d'un schema de steganalyse (i.e. la detection messages cachees) pour des images texturees. Le steganographie etudie consiste modifier certains pixels l'image par une perturbation +/-1, et le utilise caracteristiques construites partir probabilite conditionnelle empirique differences 4 voisins. Dans sa version originale, n'est pas tres efficace sur texturees ce travail vise a† explorer plusieurs techniques quantification en utilisant d'abord un plus important puis adaptative scalaire ou vectorielle. Les cellules sont generees K-means ''equilibre'' maniere chaque cellule quantifie approximativement meme nombre d'echantillon. obtenons gain maximal classification 3% uniforme 3. En l'algorithme equilibre [-18,18], rapport base est 4.7\%.