[发明专利]一种N阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法有效
| 申请号： | 201710649362.7 | 申请日： | 2017-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN107481182B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 欧阳春娟;刘昌鑫 | 申请（专利权）人： | 井冈山大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 343000 江西省吉安*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种n阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法，其对隐写系统中的载体数据及载密数据进行n阶Markov链建模，根据隐写通信过程的模糊不确定性，采用直觉模糊集距离，提出了隐写系统直觉模糊集距离安全性评价指标。进一步，从理论上证明了该安全性指标的有界性、交换性和一致性。仿真实验表明，该安全性指标可以区分不同隐写算法在不同嵌入率下的安全性。而且，随着Markov链模型中n的取值增加，得到对应的隐写安全性评价指标的度量能力随之增强。此外，本发明提出的隐写安全性评价指标与确定模式的隐写安全性指标在相同模型下相比，获得了对隐写隐蔽性更全面的评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 markov 模型 直觉 模糊 距离 安全性 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种N阶Markov链模型的隐写直觉模糊集距离安全性评价方法，其特征在于：该评价方法是将载体和载写数据的建模为n阶Markov链，并将n 阶马尔可夫链的经验矩阵定义为两个直觉模糊集，来合理地描述图像隐写后，像素转移的不确定性。
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