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通过对图像的水印嵌入与检测过程的具体实现，基于特征分析的思想，提出改进的特征检测方法算法。该方法主要是利用数字几何信号感官上的、格式上的特征差别，分析检测出可能隐藏有其他信息的信号。比如在数字几何信号中嵌入了隐藏信息，信号的物理大小一定会变大，这个明显的特征，可以简化检测的过程；如果隐藏信息嵌入过程中算法不优化，在嵌入隐藏信息后，载体会变得模糊不清，这也可以很直观的检测出隐藏信息的载体。通过度量特征差异检测信息隐藏往往还需要借助对特征度量的统计分析。
3.4统计分析检测技术
统计检测方法是将原始载体中检测到的样本分布进行比较，从而找出差别的一种检测方法。信息隐藏改变载体数据流的冗余部分虽然不改变感觉效果，但是却经常改变了原始载体数据的统计性质，通过判定给定载体的统计性质是否属于非正常情况，从而可以判断是否含有隐藏信息。统计检测的关键问题是如何得到原始载体数据的理论期望频率分布，大多数情况下无法得到原始信号图像来导出某幅图像数据的期望频率，该期望值不能来自随机样本，因为随机样本会被信息隐藏操作所改变。因为由于基于不同格式载体的信息隐藏方法多种多样，所以对他们进行统计检测的方法也不同。
通过对图像的水印嵌入与检测过程的具体实现，基于统计检测方法的思想，提出改进的Chi-square统计检测方法，是Westfeld等提出了一种统计检验方法—— 检验，该方法是利用 检验比较隐秘载体中像素值的理论频率和实际从样本得到的频率和实际从样本得到的频率，从而检验是否有信息嵌入。采用了Chi—square统计量统计调色板图像嵌入秘密消息前后出现近似颜色对概率比，可以可靠检测连续嵌入秘密消息的调色板图像，但对随机嵌入的真彩色图像检测无效。
首先假设隐藏的信息是服从均匀分布的，Chi-Square 统计检测的思想是比较隐秘载体的理论频率分布和实际频率分布，通过差异发现信息隐藏。设嵌入信息前某索引值为 ，嵌入信息后为 ，理论上嵌入信息后一个索引值为偶数的像素点出现的频率 应该是 ，而通过抽样得到实际的索引值为 的像素点出现的次数 。构造统计量 ，则嵌入概率为公式一：
. （公式一）
当存在信息嵌入时， 应接近于1. 该方法针对像 为256色调色板图像， 集合是所有像素的集合，有 。则第 个位平面 二值图像，对于图像的颜色索引值 ，都有公式二：
（公式二）
其中， ，且使 。
另外，张涛等定义差分直方图的转移系数作为LSB平面与图像其余比特平面之间的弱相关性度量，并在此基础上构造载体图像与载密图像的分类器。在嵌入量比较大的情况下该算法检测效果优于RS，但检测效果受载体图分布、嵌入位置和秘密消息随机性的影响。这种技术在今后的研究中也很有借鉴价值。
4．总结
综上所述，信息隐藏检测尽管嵌入方法不同，载体的变形或降质确实存在。一旦发现，就说明隐藏信息的存在。不同的隐藏方法或算法，都有其本身的特点，有些比较容易检测，可以指出所用的隐藏方法或工具；有些比较难于检测，但隐藏方法具有可以表征的特征，可以用来标识隐藏方法或算法。当前的研究的重点在于如何来界定某一类算法并描述这些特征，应用上缺少一个比较完整的信息隐藏检测模型和特征结构库，这有待更多学者进行深入研究。
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