四川大学;郑州信大先进技术研究院王宏霞获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学;郑州信大先进技术研究院申请的专利一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116843989B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310806326.2,技术领域涉及:G06V10/771;该发明授权一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法是由王宏霞;刘育设计研发完成,并于2023-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法,针对经典的富模型隐写分析特征维数过高且包含大量冗余特征的问题,本发明基于克隆选择算法实现了对高维隐写分析特征集的约简,通过设计特征的亲和度函数Af来计算特征的亲和度值aff,并按照亲和度值的高低对特征进行排序,通过T轮迭代从处于特定小生境中的特征筛选出最佳特征子集F,并经变异操作,得到变异的特征子集Fm;比较特征子集F和变异特征子集Fm的分类性能,得到该小生境的最终的特征子集C;在T轮迭代完成后获得目标特征子集C1。本发明方法计算容易实现,且能在保证检测精度的同时大大降低特征维数,且对空域和JPEG域的隐写分析特征均有效,具有实用价值。
本发明授权一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法在权利要求书中公布了:1.一种基于克隆选择算法的隐写分析特征选择方法,其特征在于,基于克隆选择算法实现对高维隐写分析特征集的约简,通过筛选出高维特征集中的冗余特征从而达到减低特征维数的目的,通过设计特征的亲和度函数Af来计算特征的亲和度值aff,并按照亲和度值的高低对特征进行排序,通过T轮迭代从处于特定小生境中的特征筛选出最佳特征子集F,并对特征子集F进行变异操作,即随机选择一定变异个数的相似特征加入特征子集F,得到变异的特征子集Fm;比较特征子集F和变异特征子集Fm的分类性能,得到该小生境的最终的特征子集C;在T轮迭代完成后获得目标特征子集C1;包括以下步骤: 步骤1,采用特征提取函数E分别提取载体图像数据集X和含密图像数据集Y的隐写分析特征作为待约简特征子集Fc和待约简特征子集Fs,计算该两个待约简特征子集中每维特征的亲和度值:首先将待约简的特征子集分为n{n∈N+}份,对每一份中的特征计算亲和度值;对每维特征进行最大最小归一化操作,并分别计算每维特征在对应的载体图像或含密图像类中的平均值averfc和averfs,和标准差stdfc和stdfs,最后根据计算得到的平均值和标准差计算特征的亲和度值aff: 式中aff为每份特征子集中每维特征的亲和度值,最后得到每份待约简特征子集的特征亲和度值集合; 步骤2,根据步骤1得到的特征亲和度值aff,按其值的高低对每份待约简特征子集进行排序,对排序后的特征进行小生境分类,确定每一小生境中的特征和迭代次数T;迭代次数T是根据特征亲和度值aff动态确定的: 式中affb和affl分别表示在n{n∈N+}份中每份的特征亲和度的最大值和最小值,niche是指迭代半径; 步骤3,对每轮迭代过程中的特征进行特征选择;首先计算特征之间的相似度,特征k和特征g之间的相似度为: 对于计算出的distkg,找出所有小于相似度阈值St{0St1}的特征作为特征k的相似特征,统计每个特征的相似特征个数;选出相似特征个数最少的特征,将其相似特征作为冗余特征组成冗余相似特征集SF,直到冗余相似特征集SF与特定小生境中所有特征相同为止;最后,输出特征子集F; 步骤4,对步骤3中得到的特征子集F进行特征变异,从冗余相似特征集SF中随机选取一定变异个数的特征加入到特征子集F中,得到变异后的特征子集Fm;变异个数为: mutnum=min{Pm*averF,lenFs}; 式中Pm是预先设定的特征变异个数,可以根据特征维度或亲和度值动态调整,averF是特征子集F中所有特征的亲和度值的平均值;lenFs是F的冗余相似特征集SF的特征个数;将选定的变异特征的数量mutnum设置为Pm*averF和lenFs中的最小值; 步骤5,根据步骤3得到的特征子集F和步骤4得到的变异特征子集Fm,通过比较F和Fm在集成分类器M中的检测精度大小,取大值的作为本轮迭代最终的特征子集C; 步骤6,根据步骤2中得到的迭代次数T,若仍在迭代过程中,则继续对特征进行筛选,重复步骤3至步骤5,T轮迭代结束后得到目标特征子集C1。
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