基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析方法研究

摘要

提出一种基于卷积神经网络的JPEG图像隐写分析方法。该卷积神经网络模型通过使用步长为2的卷积核替代池化层,以减少信息的丢失,并加快神经网络收敛速度;使用ReLU作为激活函数,使网络模型的拟合能力大幅度提升;使用全局卷积减少参数的数量,减少过拟合的发生。实验证明,该网络模型具有较好的检测效果。