Abstract-De konventionella reversibla data döljer (RDH) algoritmer ofta betraktar värden som en helhet för att bädda in en hemlig nyttolast. För att uppnå tillfredsställande hastighetsförvrängning är de hemliga bitarna inbäddade i den bullerliknande komponenten i värden såsom förutsägelsefel. Från rankningsoptimering vy, kan det vara inte optimalt eftersom data inbäddning enheter använder identiska parametrar. Detta motiverar oss att presentera en segmenterad data inbäddning strategi för effektiv RDH i detta papper, där råvärden kan delas upp i flera undervärdar så att var och en kan fritt optimera och använda data inbäddningsparametrar. Dessutom gör det möjligt för oss att tillämpa olika RDH algoritmer inom olika subhosts, som definieras som ensemble. Lägg märke till att den ensemble som definieras här skiljer sig från den i maskininlärning. Följaktligen motsvarar den konventionella verksamheten ett specialfall av det föreslagna arbetet. Eftersom det är en allmän strategi kombinerar vi några toppmoderna algoritmer för att konstruera ett nytt system med hjälp av den föreslagna inbäddningsstrategin för att utvärdera prestandan för hastighetsförvrängning. Experimentella resultat har visat att ensemblen RDH systemet skulle kunna överträffa de ursprungliga versionerna i de flesta fall, vilket har visat överlägsenhet och tillämplighet.
Wu och Al. Ref presenterade en strategi för ensembledata för att ytterligare förbättra prestandan i fråga om hastighetssnedvridning.
Ensemble Reversible Data Hiding
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}