1. 毕业设计（论文）主要内容：
从隐写图中提取描述DCT域系数相关性的132维特征，包括分块DCT的块内和块间的马尔可夫统计值，作为图像特征。利用量化后分块DCT系数的中低频系数间的相关性，提取DCT块内和块间的特征，采用阈值贝叶斯分类方法进行识别，利用SVR学习图像特征和隐秘信息嵌入率之间的映射关系模型，根据映射模型估计测试隐写图的嵌入率。并且与SVM分类器的识别效果进行了比较
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
从隐写图中提取描述DCT域系数相关性的132维特征，包括分块DCT的块内和块间的马尔可夫统计值，作为图像特征。利用量化后分块DCT系数的中低频系数间的相关性，提取DCT块内和块间的特征，采用阈值贝叶斯分类方法进行识别，利用SVR学习图像特征和隐秘信息嵌入率之间的映射关系模型，根据映射模型估计测试隐写图的嵌入率。并且与SVM分类器的识别效果进行了比较
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 参加毕业实习活动，撰写毕业实习报告。
（第1~2周）2. 熟悉本课题要求，收集有关资料，撰写开题报告。
（第3~4周）3. 学习课题有关的知识，并翻译英文资料。
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4. 主要参考文献
孙子文,纪志成. 基于马尔可夫模型和特征融合的图像隐写分析[J],控制与决策, 2009, 24(8):1239-1242
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