Détection quasi-optimale dinformations cachées basée sur un modèle local non-linéaireReport as inadecuate




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1 LM2S - Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes

Résumé : Cet article aborde le problème de détection fiable d-informations cachées dans les images naturelles non-compressées. L-objectif est de définir un test dont les probabilités d-erreurs sont analytiquement prédictibles afin de satisfaire une contrainte de faibles taux de fausses alarmes. Dans ce but, la détection d-information cachées est étudiée dans le cadre de la théorie des tests statistiques. Si la moyenne théorique des pixels est connue, le test optimal au sens de Neyman-Pearson est explicité sous une forme simple et ses performances statistiques sont établies. Dans la pratique, un modèle local non-linéaire des images est développé pour estimer précisément et rapidement cette moyenne. Une linéarisation de ce modèle est proposée et permet d-obtenir un test quasi-optimal, i.e. dont la perte d-optimalité est bornée et faible. Enfin, des expérimentations sur 9 000 images montrent la pertinence et la qualité de l-approche par rapport à l-état de l-art.





Author: Rémi Cogranne - Cathel Zitzmann - Lionel Fillatre - Florent Retraint - Igor Nikiforov - Philippe Cornu -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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