[發明專利]一種基于特征融合的視頻隱寫盲檢測方法有效
| 申請號： | 201410453548.1 | 申請日： | 2014-09-06 |
| 公開（公告）號： | CN104301733B | 公開（公告）日： | 2017-04-12 |
| 發明（設計）人： | 王婉清;施廣帥;張登銀 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學 |
| 主分類號： | H04N19/467 | 分類號： | H04N19/467;H04N21/8358;G06T1/00 |
| 代理公司： | 江蘇愛信律師事務所32241 | 代理人： | 唐小紅 |
| 地址： | 210003 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 特征 融合 視頻 隱寫盲 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于特征融合的視頻隱寫盲檢測方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：
1)計算視頻幀DCT系數絕對值組成的二維矩陣在水平、豎直、對角線和反對角線4個方向的相鄰系數差值矩陣，從而得到各差值矩陣的聯合概率密度矩陣，最后計算所有聯合概率密度矩陣的平均值，提取81維統計特征，作為塊內DCT域統計特征；
2)對視頻幀進行兩級Haar小波變換，得到6個高頻子帶，并計算其前四階矩陣，得到24維特征，作為小波域特征；
3)計算幀間差直方圖的水平、豎直、對角線和反對角線4個方向的差值矩陣，再得到各矩陣的聯合概率密度矩陣，與DCT域特征提取方式一樣提取81維統計特征作為圖像的空域特征。
2.根據權利要求1所述的一種基于特征融合的視頻隱寫盲檢測方法，其特征在于，對DCT域、小波域和空域提取的186個特征，采用SVM進行訓練，采用主元分析法進行特征融合；利用Matlab中的Princomp函數進行主元分析法特征融合，為保證檢測準確率，累積貢獻率取98％。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于特征融合的視頻隱寫盲檢測方法，其特征在于，采用多數投票法進行策略融合，規定當五分之四以上分類器為大多數。
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