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快速傅里叶分析算法快速傅里叶分析算法.pdf

行业分类-设备装置-基于倒谱和差分方差的音频隐写分析算法

提出了一种新的基于统计特性的LSB隐写分析算法。该算法利用密写对图像中相邻像素相关性的影响来判断隐秘信息的有无。新算法只需考虑相邻像素对中像素值一个为奇数、另一个为偶数的情况，且只需分别统计奇数较大的相邻像素对的个数与偶数较大的相邻像素对的个数，统计量小，实现简单。实验结果表明，新的隐写分析算法具有较高的检测性能。

人工智能-项目实践-社交网络-社交网络中的链路预测算法 社交网络上的链路预测实验 本项目代码包含以下几个链路预测算法： Variational Graph Auto-Encoders：一种用于图上无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，也是本论文所研究的主要方向。 Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，用于学习给定图内随机游走的节点嵌入。 Spectral Clustering：使用谱嵌入从邻接矩阵创建节点表示。 基线方法：Adamic-Adar， Jaccard Coefficient,，Preferential Attachment 环境依赖包 Python 3.6.6 tensorflow 1.12.0 networkx 2.2 scipy 1.2.1 scikit-learn 0.20.2 pandas 0.24.0 gensim 3.7.1 matplotlib 3.0.3 系统安装配置好Python环境后，可使用python setup.py install 安装依赖。

SRM算法是目前隐写分析中广泛使用的方法，但不能有效检测自适应隐写算法。为提高针对自适应隐写算法的检测率，通过改进SRM算法，利用不同区域的像素对隐写检测贡献的差异性，提出了一种基于权值分配的隐写分析算法。理论证明了权值分配能够提高隐写检测特征的分类能力，并设计了一种基于权值分配的特征提取框架。依据像素失真代价确定优先像素集，设计合理的权值函数对不同区域的像素噪声残差分配权值，提取四阶共生矩阵作为隐写检测特征。实验结果表明，在检测以HILL为代表的自适应隐写算法时，与SRM和PSRM检测算法相比，所提算法的平均错误率分别降低了2.09%和1.53%，说明能够有效实施针对自适应隐写算法的检测。

2018年国科大 中科院 陈玉福老师 算法设计与分析 作业答案

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