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Private GIT Repository
Merge branch 'master' of ssh://info.iut-bm.univ-fcomte.fr/canny
authorraphael couturier <couturie@extinction>
Tue, 24 Feb 2015 18:17:29 +0000 (19:17 +0100)
committerraphael couturier <couturie@extinction>
Tue, 24 Feb 2015 18:17:29 +0000 (19:17 +0100)
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experiments.tex

diff --combined experiments.tex
index 6d65b818b445f0668a0471e31706ee76392eb6f7,245a4618006923172147f19f904b0c9d7b65ef69..9590b1c4982484f286f04cd151f3b821449ac6c5
@@@ -153,7 -153,7 +153,7 @@@ considered as state of the art steganal
  \JFC{Features that are embedded into this steganalysis process 
  are CCPEV and SPAM features as described 
  in~\cite{DBLP:dblp_conf/mediaforensics/KodovskyPF10}.
- These one are extracted from the 
+ These latter are extracted from the 
  set of cover images and the set of training images.}
  Next a small 
  set of weak classifiers is randomly built,
@@@ -216,13 -216,3 +216,13 @@@ However due to its huge number of integ
  All these numerical experiments confirm 
  the objective presented in the motivations:
  providing an efficient steganography approach in a lightweight manner.
 +
 +\RC{In Figure~\ref{fig:error}, Ensemble Classifier has been used with all the previsou steganalizers with 3 different payloads. It can be observed that with important payload, STABYLO is not efficient, but as mentionned its complexity is far more simple compared to other tools.\\
 +\begin{figure}
 +\begin{center}
 +\includegraphics[scale=0.5]{error}
 +\end{center}
 +\caption{Error obtained by Ensemble classifier with WOW/UNIWARD, HUGO, and STABYLO and different paylaods.}
 +\label{fig:error} 
 +\end{figure}
 +}