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第卷第期 计 算 机 学 报 ３５ ９ Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．９ 年月 ２０１２９ Ｓｅｔ．２０１２ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ ｐ 基于 指标聚类的高隐蔽性 隐写分析 犓犉犇 犑犘犈犌 ），） ） ） １２ ２ ３ 黄炜 赵险峰 盛任农 ） １（中国科学院软件研究所北京 ） １００１９０ ） ２（中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京 ） １００１９５ ） ３（ ） 北京电子技术应用研究所北京１００１９１ 摘要采用非公开的图像源或算法的隐写行为具有很强的隐蔽性在这类对隐写者先验不足的场景下聚类分析 ． 更为实用 等人比较不同指标不同配置之后，提出基于 指标聚类的隐写者识别方法然而该方法所用 ．Ｋｅｒ ＭＭＤ ． 指标只考虑两个类样本中心之间的距离，忽略了样本相对中心点的聚合程度对可分性的影响，因而准确率存 ＭＭＤ 在提高的空间为进一步提高现有隐写聚类分析方法的准确率，该文提出用核 鉴别（ ）指标计算样本间 ． Ｆｉｓｈｅｒ ＫＦＤ 差异度量的聚类方法首先，提取 校准特征并归一化然后，计算 指标组成距离矩阵最后，根据样本 ． ＰＥＶ２７４ ． ＫＦＤ ． （ ） 间差异度量矩阵按重心法自底向上进行层次聚类分析 指标兼顾与最大平均距离 原理相近的类间方 ．ＫＦＤ ＭＭＤ 差以及指示样本聚集程度的类内方差，更准确地估算样本间差异实验结果表明，该文对低嵌入率隐写其准确率最 ．
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