Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile ! - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2013

Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile !

(1) , (2, 3) , (1)
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Jérôme Pasquet
Marc Chaumont

Abstract

Cet article fait suite aux travaux de Lubenko et Ker [7]. Nous comparons des méthodes de stéganalyse de la littérature permettant de lutter contre le cover-source mismatch avec un nombre réduit d'images d'apprentis-sage. De plus, nous proposons une méthode réduisant l'impact du cover-source mismatch sur les classieurs en partitionnant la base de données d'apprentissage en îlots. Des expérimentations sur des jeux de données réelles montrent un gain de performance non négligeable lorsque l'on cherche à traiter le problème sans utiliser des millions d'images.
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Dates and versions

lirmm-01234253 , version 1 (26-11-2015)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-01234253 , version 1

Cite

Jérôme Pasquet, Sandra Bringay, Marc Chaumont. Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile !. CORESA: COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, Nov 2013, Le Creusot, France. ⟨lirmm-01234253⟩
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