图像隐写术检测特征数据集_Image_Steganography_Detection_Features
数据来源：互联网公开数据
标签：图像隐写, 信息隐藏, 隐写分析, 图像处理, 特征提取, 机器学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含图像隐写术检测的特征数据，记录了图像的各种特征，用于区分原始图像和经过隐写处理的图像。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据为通用图像数据集，不限定特定地理区域。
数据维度：包括图像文件名（Image）、标签（Label，指示图像是否经过隐写处理，Simple为原始图像，Stegno为经过隐写处理的图像）以及一系列图像特征，如图像尺寸（dimensions）、像素均值（pixel_mean）、像素标准差（std_pixel）、灰度共生矩阵（GLCM）相关特征、纹理特征（Texture_features）、图像偏度（image_skewness）、边缘幅度相关特征、离散余弦变换（DCT）系数、离散小波变换（DWT）系数、傅里叶变换（FFT）特征、空间关系特征、颜色通道相关性、压缩比和压缩质量（compresson_ratio, compression_qlty）、图像噪声方差和均值、空间域特征、目标中心坐标、隐写术独有比率等。
数据格式：包含JPEG格式的图像文件和CSV格式的特征文件（Stegno_Images_Features.csv），CSV文件提供了对图像特征的结构化描述，便于分析。图像文件位于All Simple and Stegno images文件夹中，根据其是否经过隐写处理被分为Simple和Stegno两个子文件夹。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信息隐藏、数字图像处理、计算机视觉等领域的学术研究，如隐写分析、隐写检测算法的开发与评估、图像特征对隐写术的敏感性研究等。
行业应用：可为信息安全、内容审查、数字取证等行业提供数据支持，用于开发隐写检测工具、评估图像安全风险等。
决策支持：支持安全领域决策者制定图像安全策略，提高对潜在信息隐藏行为的识别能力。
教育和培训：作为计算机视觉、图像处理、信息安全等课程的教学资源，帮助学生和研究人员理解隐写术的基本原理和检测方法。
此数据集特别适合用于探索图像特征与隐写术之间的关系，构建和评估隐写检测模型，提升对图像信息安全风险的识别能力。
