Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile ! - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Des millions d'images pour la stéganalyse : inutile !

Jérôme Pasquet
Marc Chaumont

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

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-01234253 , version 1

Citer

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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