软件学报

作者：魏康康，骆伟祺，刘明林

单位：魏康康，中山大学 计算机学院, 广东 广州 510006;广东省信息安全技术重点实验室, 广东 广州 51000611,骆伟祺，中山大学 计算机学院, 广东 广州 510006;广东省信息安全技术重点实验室, 广东 广州 51000602,刘明林，郑州大学 网络空间安全学院, 河南 郑州 45000203

关键词：隐写分析;隐写;彩色图像;卷积神经网络;注意力机制

基金：国家自然科学基金(61972430)

目前, 大多数已发表的图像隐写分析方法都是针对灰度图像设计的, 因此这些方法无法有效检测广泛应用于社交媒体的彩色图像. 为解决这一问题, 提出一种基于中心差分卷积和注意力增强的彩色图像隐写分析方法. 首先设计一个包含预处理, 特征提取和特征分类这3个阶段的主干流. 在预处理阶段, 对输入的彩色图像进行颜色通道分离, 并串联各通道经过SRM滤波后的残差图. 在特征提取阶段, 构建3个基于中心差分卷积的卷积块来提取更深层的隐写分析特征图. 在分类阶段, 使用全局协方差池化和带有丢弃操作的两个全连接层来对载体和载密图像进行分类. 此外, 为了进一步增强主干流在不同时期的特征表达能力, 在主干流的前期和后期分别引入一个残差空间注意力增强模块和一个通道注意力增强模块. 其中, 残差空间注意力增强模块首先使用Gabor滤波核对输入图像进行通道分离卷积再串联相应的残差, 然后通过空间注意力机制获取残差特征图的有效信息. 而通道注意力增强模块则通过获取通道间的依赖关系来增强模型最后的特征分类能力. 进行大量的对比实验, 结果表明所提出方法可以显著提高对彩色图像隐写的检测性能, 并取得当前最好的结果. 此外, 还进行相应的消融实验来验证所提出的网络架构的合理性.

来源：2024年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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