基于Gabor濾波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像隱寫檢測(cè)方法，屬于信息隱藏技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于：選取載體圖像和載密圖像生成樣本圖像；提取樣本圖像的隱寫檢測(cè)特征；將樣本圖像的隱寫檢測(cè)特征和類標(biāo)通過集成分類器進(jìn)行訓(xùn)練得到隱寫檢測(cè)器；提取待檢測(cè)圖像的隱寫檢測(cè)特征后將其輸入至前述隱寫檢測(cè)器進(jìn)行圖像隱寫檢測(cè)。利用濾波器進(jìn)行圖像濾波構(gòu)造多個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隱寫檢測(cè)特征學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多樣化學(xué)習(xí)型隱寫檢測(cè)特征的提取，同時(shí)該方法還利用濾波系數(shù)進(jìn)行構(gòu)造型隱寫檢測(cè)特征提取，最后將學(xué)習(xí)型隱寫檢測(cè)特征和構(gòu)造型隱寫檢測(cè)特征結(jié)合作為隱寫檢測(cè)特征并利用集成分類器進(jìn)行隱寫檢測(cè)，該隱寫檢測(cè)方法顯著降低了對(duì)圖像自適應(yīng)隱寫的檢測(cè)錯(cuò)誤率。