差分能量抖动调制的视频算法改进

本文针对DEW算法的这些不足,将差分能量的概念引入到视频序列的量化块中,通过对亮度量化块中竖直因子VF与水平因子HF之间的差值进行抖动调制来嵌入水印信息。试验表明,DEM算法在水印的容量、不可见性和鲁棒性方面都好于DEW算法。     

差分能量抖动调制的视频算法改进

本文针对DEW算法的这些不足,将差分能量的概念引入到视频序列的量化块中,通过对亮度量化块中竖直因子VF与水平因子HF之间的差值进行抖动调制来嵌入水印信息。试验表明,DEM算法在水印的容量、不可见性和鲁棒性方面都好于DEW算法。     

一种可定位攻击区域的高容量MPEG视频认证方案

该文提出了一种用于MPEG视频内容认证的数字水印算法.为有效抵抗"加值"攻击.该方案利用宏块中离散余弦变换块中低频系数的加权能量关系产生具有很好"半脆弱"特性的特征码.水印的嵌入基于传统的差分能量水印(DEW)算法,以视频码流中的宏块为单位,通过选择合适的能量阈值进一步保证了水印抗常规处理的鲁棒性.实验表明:与传统的DEW算法相比,该算法的水印容量有大幅度提高且可将恶意攻击的区域定位在宏块级.     

一种新型视频信息隐藏分析算法

针对一种公开的视频隐藏软件MSU Stego Video进行了深入分析，通过多种序列试验测试反向剖析其信息隐藏嵌入机理，其开发者利用具有较高鲁棒性的扩频隐藏算法，将秘密信息嵌入到视频图像中，可以在有损视频压缩编码后仍能够正确提取，充分利用该软件嵌入数据分布上的特点，设计了一种基于重建视频图像块效应分布的视频隐藏信息检测算法，通过检测隐藏引入的块效应与压缩编码引入的块效应之间的差异，来判别视频资源中是否利用MSU Stego Video隐藏特殊信息，试验结果表明，该隐藏分析算法能够在不同压缩码率条件下，有效地实现对视频数据中的隐藏信息士出，精确检测。     

基于二次剩余的视频信息隐藏算法

针对不重要位信息隐藏算法鲁棒性弱的问题,提出基于二次剩余的视频信息隐藏算法。算法通过对像素点低有效位组合的二次剩余或二次非剩余性质的判断,根据嵌入信息流为1或0,对原视频流进行相应操作,从而实现信息嵌入的功能。通过对视频的嵌入操作证明,该算法极大增加了隐写容量,增强了信息隐藏的鲁棒性。     

基于余数分类的视频隐写算法

通过对现有视频隐写算法的分析与研究,针对其嵌入效率低,隐藏性和安全性差等缺点,提出一种基于余数分类的视频隐写算法.该算法在量化后的离散余弦变换域的中低频区中选取8个系数,对其进行模5运算求余,然后根据余数的不同来进行分类.最后统计每个类别的个数,根据其奇偶性来嵌入4bit信息.实验结果证明:该算法在对载体系数做出少量修改的情况下,可以嵌入大容量的信息.与其他同域的隐写算法比较,在信息嵌入率,峰值信噪比,安全隐蔽性等方面都有明显的优势.     

基于运动矢量的视频可逆隐藏算法

针对现有的基于运动矢量的视频信息隐藏算法存在破坏矢量局部最优性这一问题,提出一种基于视频运动矢量的可逆信息隐藏算法。算法对利用增强预测区域搜索(enhance predictive zonal search,EPZS)算法得到的最优预测矢量与运动矢量的差值进行微调,在差值的最低有效位嵌入水印。通过矢量差值扩展,实现了解码端运动矢量的无损恢复,让信息的嵌入不影响矢量的局部最优性,保证了解码视频质量不受运动矢量改变的影响。与传统的基于运动矢量的信息隐藏算法相比,本算法在嵌入水印的同时未大幅增加引入码流量。实验结果表明,该算法在控制码流和解码端的视频质量方面均具有良好的性能。     

基于运动矢量的H.264信息隐藏算法

提出了一种基于H.264的视频信息隐藏算法.该算法引入菱形编码,通过轻微调制运动矢量实现信息的嵌入过程.菱形编码不仅可以有效减少运动矢量修改率,同时可以提高嵌入容量.在嵌入过程为减少信息嵌入对码率和视频图像质量的影响,选择纹理复杂区域和较大运动矢量为嵌入点.实验结果表明,该算法在确保良好视频质量的条件下,可以满足大容量信息嵌入的要求,对压缩码率的影响较小.     

一种采用内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

针对最新的视频编码标准高效率视频编码(HEVC),提出一种基于帧内模式选择的视频信息隐藏算法.首先,对一幅二值图像进行Arnold置乱和turbo码编码,形成待嵌入的二值信息序列.然后,结合帧内模式选择过程,调制I帧亮度16×16编码单元最优预测模式的奇偶性来实现信息隐藏.由于只在I帧进行信息隐藏,提取时只需部分解码即可提取隐藏信息,无需完全解码与原始视频的参与,实时性较好.实验结果表明:算法对视频质量和比特率的影响较小,且能保证一定的信息隐藏容量,符合视频隐藏算法的基本要求.     

一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法

针对当前视频信息隐藏算法比较复杂、计算量大等问题,结合H.264编码标准特有的帧内预测新技术,提出一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法。基于隐秘信息与最优模式的映射规则,最优模式在与其相邻的方向间调整方向,即将1比特的隐秘信息嵌入到预测模式中。提取时仅对帧内预测模式进行解码即能得到隐秘信息。实验结果表明,该算法在保持良好视频质量的同时,具有较高的隐藏容量。     

小波突变点检测的扩频掩密分析算法

研究了音频信息隐藏技术中的"知彼"问题——掩密分析方法。该算法首先对含密音频进行小波去噪处理,然后进行滑动相关计算,最后利用小波突变点检测技术提取特征对待分析的音频进行分类,该算法检测性能具有只受秘密信息嵌入强度影响而与嵌入容量无关的特点。实验结果表明,含密音频中PN序列嵌入强度越大,检测的正确率越高。特别在嵌入强度只有0.002时,算法的检测正确率仍然达到了80%以上,因此,算法具有良好的检测性能。     

A Fast Shot Transition Detecting Algorithm on MPEG Sequences

In order to process video data efficiently, a video segmenting technique must be required. We propose a fast shot transition detecting algorithm directly on MPEG compressed video sequence. The algorithm can detect not only abrupt transition, but also gradual transition. The computing cost of the algorithm is low, because we directly use the type of macroblocks and motion vectors that MPEG compressed video provides. The result of experiment is rather well.     

一种MPEG压缩视频的快速视频分割方法

针对越来越多的视频数据以压缩形式存在的现状,提出一种MPEG（移动图像专家组）压缩视频的快速镜头边界检测算法,利用DC（直流分量）序列计算HSV（色调、饱和度和亮度）颜色空间的直方图差,通过二次处理去除由闪光灯和渐变过程不连续引起的错误分割,使误检率大大下降,该算法对双阈值比较方法进行了改进,能更好地检测出包含停顿的镜头渐变。     

Steganalysis of neural networks based on parameter statistical bias

Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.     

Chaos-Based Encryption Algorithm for Compressed Video

Encryption for compressed video streams has attracted increasing attention with the exponential growth of digital multimedia delivery and consumption. However, most algorithms proposed in the literature do not effectively address the peculiarities of security and performance requirements. This paper presents a chaos-based encryption algorithm called the chaotic selective encryption of compressed video (CSECV) which exploits the characteristics of the compressed video. The encryption has three separate layers that can be selected according to the security needs of the application and the processing capability of the client computer.The chaotic pseudo-random sequence generator used to generate the key-sequence to randomize the important fields in the compressed video stream has its parameters encrypted by an asymmetric cipher and placed into the stream. The resulting stream is still a valid video stream. CSECV has significant advantages over existing algorithms for security, decryption speed, implementation flexibility, and error preservation.     

基于压缩感知的交通监控视频目标检测算法

针对公路交通监控的需求增大与网络带宽资源有限的矛盾,本文提出一种贝叶斯压缩感知的目标检测算法.该算法采用小波基对信号进行稀疏,用部分哈达玛测量矩阵进行观测,实现视频的压缩,为了得到更为准确的前景,提出在部分时间均衡自适应背景模型下,将背景分割思想和小波树结构的贝叶斯压缩感知结合的重构算法完成目标检测.通过对多个场景监控视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性,并对光线变化具有一定的鲁棒性和减少视频传输的成本.     

M序列报文的MIAC压缩编码算法

M序列报文是典型短波数据链报文。提出一种针对M序列报文的MIAC压缩编码算法,该算法根据M序列报文的统计特性,应用基于字段结构的半动态概率估计模型,量化低概率符号出现概率的取值且半动态更新,采用动态的编码区间长度更新机制,使乘法运算替换为预处理过程中的查表运算,最大造成10.04%的编码效率损失。测试结果表明,当M序列报文数目为2~9条时,MIAC压缩编码算法在损失最多20%的压缩率时,使压缩时间低于原算术编码至少50%。为今后研究提升数据链系统性能提供一种新的思路。     

基于JMVC的立体视频场景突变检测算法

采用单视图运动矢量与立体视频中视差矢量联合判断的方法,提出一种立体视频场景突变检测算法.该算法首先直接从多视点编码码流中提取视差矢量与运动矢量,然后分别统计每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值,最后将每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值与对应阈值相比较,检测立体视频场景突变的情况.用该算法在压缩域直接对立体视频场景突变进行判断,不仅可以保证检测精度,还降低了计算复杂度.仿真结果证明了算法的有效性.     

双域无参考视频质量评价算法

为了提高视频质量评价的精确度,降低计算复杂度,提出了一种双域无参考视频质量评价算法.在压缩域,利用从码流中提取的编码信息,结合视频内容复杂度来计算视频相似度;在像素域,结合人类视觉系统的特性,通过块效应和模糊效应评估来计算视频失真度;最后,综合视频相似度和失真度得出视频客观质量.文中选用LIVE Video QualityDatabase对算法效果进行了评估,结果表明:该算法的预测精确性和单调性分别达到0.801 3和0.786 1,优于全部10种对比的视频客观质量评价方法;同时,该算法具有较低的计算复杂度,可以满足实时应用要求.