今年的论文征集活动创下了纪录。提交的数量:来自亚洲,欧洲和北美洲各个国家的总计61项。提交的领域非常强大,计划委员会必须努力选择28篇论文(17篇长篇和11篇短篇),以在研讨会上作专题介绍。主题包括隐写术,隐写分析和数字水印等传统领域,以及相对较新的领域,包括多模式身份验证和快速增长的数字取证主题。伦敦大学学院BT传播学教授英格玛·考克斯(Ingemar Cox)教授在主题演讲中考虑了这些研究领域之间的异同。 p>
会议宴会将在牛津最古老的大学中举行。 (大学学院,成立于1249年)。在介绍了全新的计算实验室大楼中的最新研究成果之后,我希望所有参与者都抽出时间来探索英语世界上最古老的大学中一些较古老的部分。
Binghamton University, Binghamton, NY, USA;
机译:支持向量机在高维特征空间中的图像隐写分析
机译:基于次盲的特征的麻木分析,用于校准JPEG图像,使用SVM和SVM-PSO分类交叉验证和分类
机译:使用DCT和JPEG图像上的空间变换具有和不使用Ensemble分类器的交叉验证的特征减少盲解析
机译:盲隐写分析中特征空间的完备性
机译:数字图像 取证 统计方法: 不匹配 算法 盲 空间 隐写 和 相机 设备标识 基于 分数 似然比
机译:基于三个特征向量的混沌系统及其普遍存置的三个隐解方法的比较研究
机译:盲隐写分析中特征空间的完备性
机译:通过迭代技术进行盲扩频隐写分析