Abstract-Image steganalys är att diskriminera oskyldiga bilder (täck bilder) och de misstänkta bilder (stego bilder) med dolda meddelanden. Uppgiften är utmanande eftersom ändringar för att täcka bilder på grund av meddelande gömmer är extremt liten. För att hantera denna svårighet föreslås moderna metoder med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) modeller för att upptäcka steganografi med parad inlärning, dvs cover images och deras stegos är båda i träningsset. I detta papper utforskar vi en viktig teknik i CNN modeller, batch normalization (BN), för uppgiften att bild steganalys i den parade lärande ramen. Vår teoretiska analys visar att en CNN-modell med flera satsnormaliseringslager är svår att generalisera till nya data i testsetet när den är välutbildad med parad inlärning. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny normaliseringsteknik som kallas gemensam normalisering (SN) i detta dokument. Till skillnad från BN lager använder mini-batch medelvärde och standardavvikelse för att normalisera varje ingång parti, SN delar konsekvent statistik för utbildning prover. Baserat på det föreslagna SN-skiktet föreslår vi vidare en ny neural nätverksmodell för bildseganalys. Omfattande experiment visar att det föreslagna nätverket med SN-skikt är stabilt och kan upptäcka toppmodern steganografi med bättre prestanda än tidigare metoder.
I REF fokuserar forskarna främst på normaliseringsskiktet i CNN.
A Novel Convolutional Neural Network for Image Steganalysis With Shared Normalization
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}