[發明專利]一種基于時空域特征自適應選擇的H.265/HEVC視頻隱寫分析方法有效
| 申請號: | 201710145997.3 | 申請日: | 2017-03-13 |
| 公開(公告)號: | CN107040786B | 公開(公告)日: | 2019-06-18 |
| 發明(設計)人: | 胡永健;蔡梓哲;劉琲貝;王宇飛 | 申請(專利權)人: | 華南理工大學 |
| 主分類號: | H04N19/467 | 分類號: | H04N19/467;H04N17/00 |
| 代理公司: | 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 | 代理人: | 李斌 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 時空 特征 自適應 選擇 265 hevc 視頻 分析 方法 | ||
本發明公開了一種基于時空域特征自適應選擇的H.265/HEVC視頻隱寫分析方法,步驟為:解碼視頻,對P幀提取編碼單元劃分、運動矢量等壓縮域信息;生成運動矢量掃描鏈,利用共生頻率提取空域運動矢量相關性特征;根據H.265/HEVC中的運動矢量預測技術,由同位預測單元及其與參考幀的距離等信息計算當前預測單元的時域預測運動矢量;將時域預測運動矢量與當前運動矢量作差,并提取時域相關性特征;根據運動復雜度和時空域相關性綜合值的關系選取候選視頻幀;自適應選擇空域或時域運動矢量相關性特征作為最終分類特征;最后訓練與分類識別。本發明利用H.265/HEVC中的運動矢量預測特點,創造性地對空域和時域運動矢量相關性特征進行自適應選擇,有效地提高了隱寫分析檢測率。
技術領域
本發明涉及視頻壓縮域的隱寫分析技術領域,具體涉及一種基于時空域特征自適應選擇的H.265/HEVC視頻運動矢量隱寫分析方法。
背景技術
數字隱寫和隱寫分析(或稱隱寫檢測)是信息安全領域的重要分支。數字視頻因其數據量大,能容納密信數量多的特點,成為理想的隱寫載體。H.265/HEVC是最新的視頻編碼標準,與前一代H.264/AVC中以固定大小的宏塊作為編碼基本單元不同,H.265/HEVC允許采用大小不一的編碼單元(Coding Unit,CU),包括64×64,32×32,16×16和8×8。對紋理較復雜區域通常采用較小的編碼塊,而對平坦區域通常采用較大的編碼塊,這使得視頻編碼方式更加靈活,能同時兼顧精確度和碼率。與H.264/AVC標準相比,在相同視覺質量下,碼流長度能減少一半。目前H.265/HEVC已逐步應用在互聯網的各種產品中,因此研究以其為載體的隱寫與隱寫分析算法有重要的理論意義和實際應用價值。
視頻信息隱寫是將密信插入或稱隱藏到正常的視頻中,因此從信息論的角度可看成是對正常視頻添加噪聲,導致視頻失真增大,同時降低了視頻內容在時域和空域上的相關性。具體來說,在空域上使得同一幀內相鄰像素值的相關性降低;而在時域上,由于時域預測的存在,噪聲也使得相鄰幀間像素值的相關性降低。常用的隱寫技術大致可從修改運動矢量、預測模式和量化后的變換系數這三個方面著手,本發明主要討論針對修改運動矢量的隱寫檢測技術。修改運動矢量對視頻的影響可從預測殘差,重壓縮編碼和相關性三個方面的變化體現出來:密信嵌入可能會使運動矢量指向其他參考塊,導致預測殘差增大;而修改過的運動矢量在重壓縮編碼后有向原始運動矢量復原的趨勢;密信嵌入引入的噪聲會使空域運動矢量相關性和時域運動矢量相關性降低。因此,基于運動矢量的隱寫分析方法也主要是通過比較未嵌密視頻和已嵌密視頻在預測殘差、重壓縮編碼和/或運動矢量相關性這三個方面上的統計特征差異,利用模式分類的方法來鑒別有無嵌密。隱寫分析中最常用的模式分類器包括支持向量機(Support Vector Machine,SVM)。
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