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为了有效提高图像隐写分析的检测正确率和速度,特结合单隐层前馈神经网络(SLFN)的特点,提出了一种基于极限学习机(ELM)的隐写分析方法.该方法首先根据Fridrich提出的多域特征提取算法从图像DCT域和空域中提取特征;得到193维原始特征;然后使用"主成份分析"法将其约简至18维;最后采用极限学习机作为分类方法构造隐写分析算法.实验表明,与目前隐写分析算法中广泛使用的支持向量机(SVM)相比,极限学习机参数调节少,学习速度快,以较少的隐层节点数取得了与SVM相似的检测正确率,能够实现针对各类JP