Yedroudj-Net : un réseaux de neurones efficace pour la stéganalyse spatiale - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Yedroudj-Net : un réseaux de neurones efficace pour la stéganalyse spatiale

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Mehdi Yedroudj
Marc Chaumont
Frédéric Comby

Abstract

Pendant environ 10 ans, l'approche classique pour détec-ter la présence d'un message secret inséré dans une image était d'utiliser un ensemble de classifieurs alimentés par des vecteurs de caractéristiques issues des images à traiter. Ces dernières années, des études telles que Xu et al. ont in-diqué que des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) bien conçus peuvent atteindre des performances compa-rables aux approches classiques d'apprentissage automa-tique. Dans cet article, nous proposons un CNN qui dépasse les performances de l'état de l'art en terme de proba-bilité d'erreur de classification. La proposition s'inscrit dans la continuité de ce qui a été proposé récemment et consiste en une fusion intelligente de briques importantes proposées dans divers articles. Parmi les éléments essen-tiels du CNN proposé, on peut citer l'utilisation : d'un ensemble de filtres pour le prétraitement de l'image d'en-trée, de la troncature comme fonction d'activation, d'au moins cinq couches convolutionnelles avec une normalisa-tion par lot (Batch normalization layer) et une couche de mise à l'échelle (Scale layer) ainsi qu'une couche entière-ment connectée correctement dimensionnée.
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Dates and versions

lirmm-01777361 , version 1 (24-04-2018)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-01777361 , version 1

Cite

Mehdi Yedroudj, Marc Chaumont, Frédéric Comby. Yedroudj-Net : un réseaux de neurones efficace pour la stéganalyse spatiale. CORESA: COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, C. Charrier (GREYC, Université de Caen Normandie); C. Rosenberger (GREYC, ENSICAEN), Nov 2017, Caen, France. ⟨lirmm-01777361⟩
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