[發明專利]一種運動矢量調制信息隱藏檢測方法

有效

• 申請號: 201510829244.5
• 申請日: 2015-11-25
• 公開（公告）號: CN106791871B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 李松斌;楊潔;劉鵬;鄧浩江
• 申請（專利權）人: 中國科學院聲學研究所
• 主分類號: H04N19/467
• 分類號: H04N19/467;H04N19/70;H04N19/176
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 王宇楊;李彪

本發明涉及一種運動矢量調制信息隱藏檢測方法，包括：選取原始視頻序列S，對其分別進行一般H.264壓縮和隱寫H.264壓縮，得到模型訓練樣本；為模型訓練樣本提取宏塊運動矢量，基于所述宏塊運動矢量為視頻序列建立時空相鄰宏塊運動矢量關聯網絡模型，進而對該模型進行剪枝，得到強相關關聯網絡模型；對強相關關聯網絡模型進行參數估計，得到模型參數，然后提取模型參數作為特征向量，并基于支持向量機回歸算法對所述特征向量進行訓練，生成隱寫檢測器模型；運用隱寫檢測器模型對待檢測的未知類型的H.264文件進行隱寫檢測。

技術領域

本發明涉及信息隱藏檢測領域，特別涉及一種運動矢量調制信息隱藏檢測方法。

背景技術

H.264/AVC同早期的視頻壓縮標準相比，在率失真方面有顯著改善,在保持較高的質量視頻的同時具有相對較低的碼率。H.264/AVC視頻編碼標準的廣泛應用，使得H.264/AVC視頻碼流成為一種潛在并且極具威脅性的信息隱藏載體，研究其信息隱藏檢測方法很有必要。

對于H.264/AVC視頻編碼器，可以通過在編碼過程中調整預測模式、DCT變換系數、運動矢量、熵編碼等進行信息隱藏。由于運動矢量調制信息隱藏對重建幀的視頻質量產生的附加失真較少，且能實現較高的嵌入容量，因此這種信息隱藏方法受到了學界的重視。

隱寫檢測方法用于對數據幀是否被寫入隱藏數據進行檢測。現有隱寫檢測方法都是對調制運動矢量或運動矢量差以實現嵌入的信息隱藏方法進行檢測，目前尚無對調制運動搜索范圍隱寫方法進行檢測的研究工作。

在調制運動矢量或運動矢量差以實現嵌入的信息隱藏方法中，嵌入的隱寫信號被看作是運動矢量的噪聲信號。根據這種性質，現有的隱寫檢測方法對相關特征值進行提取、統計，最終能夠利用統計結果檢測出視頻是否被隱寫。但這一方法的檢測準確率仍有提升空間。

發明內容

本發明的目的在于克服已有的信息隱藏檢測方法準確率不高的缺陷，從而提供一種能夠有效提高檢測準確率的檢測方法。

為了實現上述目的，本發明提供了一種運動矢量調制信息隱藏檢測方法，包括：

步驟S1)、選取原始視頻序列S，對其分別進行一般H.264壓縮和隱寫H.264壓縮，得到模型訓練樣本；所述模型訓練樣本包括未隱寫的H.264文件訓練樣本與帶隱寫的H.264文件訓練樣本；

步驟S2)、為步驟S1)得到的模型訓練樣本提取宏塊運動矢量，基于所述宏塊運動矢量為視頻序列建立時空相鄰宏塊運動矢量關聯網絡模型，進而對該模型進行剪枝，得到強相關關聯網絡模型；

步驟S3)、對步驟S2)得到的強相關關聯網絡模型進行參數估計，得到模型參數，然后提取模型參數作為特征向量，并基于支持向量機回歸算法對所述特征向量進行訓練，生成隱寫檢測器模型；

步驟S4)、運用步驟S3)得到的隱寫檢測器模型對待檢測的未知類型的H.264文件進行隱寫檢測。

上述技術方案中，所述步驟S2)進一步包括：

步驟S2-1)、根據步驟S1)得到的未隱寫的H.264文件訓練樣本與帶隱寫的H.264文件訓練樣本提取宏塊運動矢量

假設當前宏塊具有N個分塊，d_i＝(x_i,y_i)是第i個分塊的運動矢量，則宏塊運動矢量定義如下：

步驟S2-2)、根據步驟S2-1)得到的宏塊運動矢量建立每個視頻序列的時空相鄰宏塊運動矢量關聯網絡模型D＝(V,E(V))；