基于卷积神经网络的图像隐写分析方法

摘要

为了提高卷积神经网络(CNN)在图像隐写分析领域的分类效果,构建了一个新的卷积神经网络模型(steganalysis-convolutional neural networks,S-CNN)进行隐写分析.该模型采用两层卷积层和两层全连接层,减少了卷积层的层数;通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化,避免了模型在训练过程中陷入过拟合;取消池化层,减少嵌入信息的损失,从而提高模型的分类效果.实验结果表明,相比传统的图像隐写分析方法,该模型减少了隐写分析步骤,并且具有较高的隐写分析准确率.