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基于隐写特征互补融合的隐写分析研究的中期报告 隐写分析是通过对图片、音频、视频等多媒体文件进行技术分析，寻找其中可能存在的隐藏信息的过程。隐写技术的出现，使得人们可以通过隐蔽地嵌入信息，在不被察觉的情况下进行通信和交流。然而，隐写技术也被用于非法目的，例如在互联网上传播恐怖主义和犯罪组织的信息。 隐写分析技术是对隐写信息进行鉴别和提取的关键技术。在隐写分析中，一个重要的任务是对具有一定隐写特征的图片进行特征提取和分类。目前，隐写分析技术中基于统计方法的方法常常面临低隐写嵌入率、高误判率的问题，因此，需要开发更加精确的方法。 本文提出了基于隐写特征互补融合的隐写分析方法。该方法将四个已有的隐写特征（特定像素值分布、直方图分析、DCT系数统计、小波变换系数）进行互补，并采用神经网络进行融合，提高了隐写分析的准确度。 为了验证该方法的有效性，本文进行了一系列的实验。实验结果表明，该方法对不同隐写算法的检测率都超过了90%，在准确度方面与目前最先进的隐写分析方法相当，说明本方法具有较好的应用前景。 接下来，针对本方法的优化改进仍需进一步研究和探究。