《表6 缩放攻击的NC均值》

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《基于LBP人脸纹理特征的差分直方图移位无损信息隐藏算法》

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抗几何变形攻击的鲁棒性实验中，表4中当平移量为500时，提取的秘密信息NC值为0.698；表5中当剪切度为50%时，提取的秘密信息NC=0.728；表6中载体图像缩放比为0.2时，NCmin=0.691，且NCmin>0.6，因此提取出的秘密信息保持了较高的可辨识度，几何攻击对秘密信息破坏较小。对算法性能进行对比，图13中Kittawi等人算法对平移攻击具有较高的鲁棒性，当平移量>405时，本文算法抗平移攻击性能优于Kittawi等人算法；图14剪切攻击鲁棒性对比中，当剪切度<28.5%时，本文算法抗剪切性能比Kittawi等人算法性能好，但相比Cheng等人算法较弱；剪切度>40%时，本文算法抗剪切性能优于其他算法。通过数据分析可知，本文算法的抗几何攻击的鲁棒性具有较好的优势，提取的信息保持了很高的可识别度。