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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于集成学习的JPEG图像负载定位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：CN115311352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211015472.5，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于集成学习的JPEG图像负载定位方法是由乔通;曾攀;余可设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的JPEG图像负载定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于集成学习的JPEG图像负载定位方法，具体包括以下步骤：步骤1、收集N幅基于同一嵌入位置密钥并且使用相同DCT域隐写算法嵌入的载密JPEG图像；步骤2、对所有图像进行霍夫曼解码，得到量化的DCT系数矩阵；将每一幅图像中所有系数块相同位置的系数组合，得到共64幅同频子图；步骤3、针对步骤2中同频子图提取8维残差特征；步骤4、针对步骤2中同频子图提取72维SPAM特征；步骤5、将步骤3的8位残差特征向量与步骤4的72维SPAM特征向量拼接成80维特征向量；步骤6、使用堆叠法Stacking结合K折交叉验证进行模型融合；使用步骤5中的80维特征向量进行训练得到最终的模型。

本发明授权一种基于集成学习的JPEG图像负载定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的JPEG图像负载定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集N幅基于同一嵌入位置密钥并且使用相同DCT域隐写算法嵌入的载密JPEG图像； 步骤2、对所有图像进行霍夫曼解码，得到量化的DCT系数矩阵；将每一幅图像中所有系数块相同位置的系数组合，得到共64幅同频子图； 步骤3、针对步骤2中载密同频子图提取8维残差特征； 步骤3.1、使用小波滤波器得到对应的估计载体，由原载密同频子图与对应的估计载体相减得到残差； 步骤3.2、使用2种不同的局部方差公式与2种不同的权重计算方式得到共4种权重； 步骤3.3、将步骤3.1中的残差与步骤3.2中的4种权重相乘得到4种加权残差，再使用2种不同的归一化方式得到最终的8维残差特征向量； 步骤4、针对步骤2中载密同频子图提取72维SPAM特征； 步骤4.1、计算每个位置在8个方向上的邻接DCT系数差分矩阵； 步骤4.2、将邻接DCT系数差分矩阵马尔可夫建模，取差分门限为4：统计差分取值分别为-4,-3,···,0,···,3,4的数目，每个位置可以得到72个转移概率； 步骤4.3、统计所有N副图像中每个位置的DCT系数非0的次数作为该位置的有效嵌入次数； 步骤4.4、将步骤4.2中的转移概率除以步骤4.3中对应的有效嵌入次数，得到72维SPAM特征向量； 步骤5、将步骤3的8位残差特征向量与步骤4的72维SPAM特征向量拼接成80维特征向量； 步骤6、将使用轻量梯度提升树、支持向量机、梯度提升树和逻辑回归四个分类器作为基学习器，使用逻辑回归作为元学习器，使用堆叠法结合K折交叉验证进行模型融合；使用步骤5中的80维特征向量进行训练得到最终的模型。

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