Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile !

Jérôme Pasquet 1 Sandra Bringay 2, 3 Marc Chaumont 1
1 ICAR - Image & Interaction
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
2 ADVANSE - ADVanced Analytics for data SciencE
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
CORESA: COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, Nov 2013, Le Creusot, France. COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, CORESA’2013, 2013
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Contributeur : Marc Chaumont <>
Soumis le : jeudi 26 novembre 2015 - 15:05:33
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:25
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 02:50:03

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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. COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, CORESA’2013, 2013. 〈lirmm-01234253〉

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