特征点标注与聚类的三维模型信息隐藏算法

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击问题,提出一种新的基于特征点标注与聚类的隐藏算法。首先对三维模型进行边折叠操作,对其全部顶点进行标注排序;其次,利用局部高度理论和Mean Shift聚类分析算法对标注排序后的顶点进行能量划分;最后,利用Logistic混沌映射置乱和遗传算法对隐藏信息和载体信息进行优化匹配与修改,实现信息的最终隐藏。隐藏区域的数据按照能量权重进行了全局和局部的标注与筛选,有利于算法的鲁棒性和不可见性。实验结果表明,与基于三维内切球和轮廓标注的三维模型信息隐藏算法相比,该算法抵御单个或联合攻击的鲁棒性有明显的提高,且具有几乎相同程度的不可见性。     

基于多融合态的低密度三维模型信息隐藏算法

针对现有三维模型信息隐藏算法无法有效抵抗不均匀压缩的问题，提出一种基于多融合态的多载体低密度的信息隐藏算法。首先通过平移和缩放对多个三维模型进行定位、定向及定型；其次对三维模型进行不同角度的旋转，以中心点作为融合点进行融合，得到多个融合态；再次，利用局部高度和Mean Shift聚类分析算法对融合态模型的顶点进行能量划分，得到不同能量的顶点；最后，通过修改顶点坐标的方法将经过Arnold置乱变化的秘密信息快速隐藏于多个融合态和三维模型中。实验结果表明，该算法对抵御不均匀压缩的攻击有很好的鲁棒性且具有很高的不可见性。     

基于三维模型球型分割的信息隐藏算法

对于基于三维模型信息隐藏算法在几何攻击中鲁棒性差的问题,提出一种基于三维模型球型分割的信息隐藏算法。首先,利用主元分析、球面坐标转换、球型分割、分区排序等对三维模型进行预处理;然后,计算立体分区中法向量变化较大的点作为特征点,根据待嵌入秘密信息量对特征点进行小波变换;最后,将经过置乱操作的秘密信息嵌入预处理后的载体中生成含密三维模型。实验结果表明,算法不可见性较好,对旋转、随机加噪、重网格以及其他常见攻击具有良好的鲁棒性。     

基于矢量长度比的三维网格模型零水印算法

为了提高数字水印算法的鲁棒性, 提出了一种基于矢量长度比的三维网格零水印算法. 首先, 将三维网格模型由直角坐标系转化为球坐标系. 其次, 对网格模型的顶点进行分块并计算每个块质心. 然后, 计算每个顶点到块质心的距离以及邻域顶点到块质心的平均距离的比值, 并将比值序列与比值的平均值进行比较, 根据比较的大小记为0和1; 统计每个分块0、1数量的多数, 以此构成模型的特征序列. 最后, 将版权信息的二值序列与特征序列进行异或, 得到最终的零水印序列. 实验结果表明, 本文算法能够抵抗平移、旋转、均匀缩放、噪声、平滑、简化和剪切等常见的攻击, 也能够对三维网格模型进行版权保护.     

基于局部高度与Mean Shift的三维模型信息隐藏算法

针对基于载体的秘密通信的需求,提出利用模型点Mean Shift聚类分析的三维模型载体信息隐藏算法。该算法将局部高度引入到模型点显著性衡量中,用以描述顶点的能量和结构特性,并用Mean Shift聚类分析法将各个顶点按照局部高度值分为能量特性不同的3类。以3类顶点为载体,采用隐藏信息与载体能量特性匹配的方式,通过修改3类顶点的结构特性指标,实现不同信息的嵌入。实验结果显示,该算法各项性能均衡,尤其具有较好的抗分析性和感知篡改性,且嵌入容量较大。     

基于人眼视觉特性的图像自适应信息隐藏算法

提出了一种新的文字图像信息隐藏算法。充分利用人眼视觉特性,结合载体的局部特征,自适应地隐藏秘密信息,使算法具有很好的透明性。对秘密信息进行离散化、幻方置乱、位扩展及混沌调制等预处理,使算法具有较好的鲁棒性和安全性。实验结果表明,对于常见的图像攻击,特别是对图像的剪切攻击和JPEG压缩具有很强的鲁棒性。     

基于正方形描述符和LSSVM的三维人脸区域标记

提出了一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法.新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成.通过最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对其进行学习,对三维模型上所有顶点进行分类,实现了对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记.定位仿真实验中,分类准确率可达92.35%.所提描述符具有旋转、头部姿势、三维模型分辨率不变性,对模型的噪声具有鲁棒性.实验结果表明:提出的方法能有效标记三维人脸模型区域.     

基于帧化采样和小波HMM的三维模型信息隐藏

针对现有三维模型变换域信息隐藏容量小、严格依赖顶点排列顺序及拓扑结构、只适用于规则或半规则等特定三维模型的不足,将视频流方法引入三维模型的信息隐藏,提出一种基于帧化采样的小波域信息隐藏算法.通过设计等高线空间分割和帧化采样,应用小波域隐马尔可夫模型(HMM)实现了小波系数零树结构信息隐藏;扩展了基于视觉系统小波域量化噪声的视觉权重分析方法,以自适应地确定信息隐藏的强度.实验结果表明,该算法具有高嵌入量(每个顶点嵌入3比特)、高安全性和低失真度的优点,能够抵抗仿射变换攻击和顶点重排攻击,适合任意网格的三维模型信息隐藏.     

基于顶点统计特征的三维网格模型盲水印算法

针对三维网格模型盲水印算法鲁棒性和透明性未很好权衡的问题,提出一种基于顶点统计特征的三维网格盲水印算法.在水印嵌入过程中,首先计算顶点到模型中心的距离作为顶点的特征值;根据该特征值对顶点进行分区,并依据特征值的分布将分区分为联合嵌入分区、恢复分区和缓冲分区;然后通过改变联合嵌入分区内归一化后的顶点特征值的分布来嵌入水印,并修改恢复分区中顶点的坐标还原模型中心.文中算法通过综合利用联合嵌入分区、恢复分区和顶点微调方法增强了水印的鲁棒性,并实现了水印的盲检测.实验结果表明,在保持较好的透明性的基础上,该算法能够有效抵抗平移、旋转、均匀缩放、顶点重排序、噪声、平滑、细分和网格重构等常见攻击.     

基于直方图移位的AMBTC域无损信息隐藏

针对秘密信息的安全传输,提出了一种信息隐藏算法,将混沌置乱变换及行程压缩编码同时应用于秘密信息预处理,旨在改善隐藏载体的嵌入容量和鲁棒。该算法将直方图移位技术应用于信息嵌入过程,在绝对矩阵块截断编码（AMBTC）生成的高低平均值序列上隐藏预处理后的秘密信息,实现了载体的无损隐藏并提升了嵌入容量,且嵌入容量高于直接在由AMBTC生成的高低平均值序列上进行隐藏的算法。实验结果表明,在受到某些攻击后仍保证提取出的秘密信息具有较高的可辨识度,归一化系数始终高于0.6,证明了该算法在鲁棒性和隐藏效率方面的优势。因此,提出的信息隐藏方法能达到秘密信息安全传输的目的,同时具有很好的抗攻击性。     

一种新颖的图像自适应信息隐藏算法

在深入研究图像像素灰度差分的基础上,提出了一种新颖有效的自适应信息隐藏算法。该算法结合图像的局部特征,充分利用人类视觉的各种掩蔽特性以自适应地嵌入秘密信息,使得对原图像所作的改变具有很好的不可见性。实验结果表明,利用该算法进行信息隐藏易于实现,且具有较大的信息隐藏容量及一定的鲁棒性,从而缓解了信息隐藏系统各技术指标之间存在的矛盾。     

基于生成对抗网络的信息隐藏方案

针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN（Steganographic GAN）和SSGAN（Secure Steganography based on GAN）两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13.1%和6.4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。     

基于纠错码的健壮性图像信息隐藏算法

针对空域图像信息隐藏(IH)算法健壮性较差的缺陷,研究了基于纠错码的图像信息隐藏算法。利用纠错码能够纠正随机错误的特性提高空域信息隐藏算法抵抗攻击者修改载体的能力。给出了两类不同的算法:基于纠错码的最低有效位(LSB)信息隐藏算法与基于纠错码的灰度位信息隐藏算法。前者将秘密信息进行编码并以LSB的形式进行嵌入,能够在低密度噪声的情况下实现较高的健壮性;后者利用图像像素灰度值的结构特点,以Hamming码的形式对每一个已嵌入秘密信息的像素灰度值进行编码,可以达到独立纠正一个错误的目的。理论分析和实验结果表明,在相同的噪声密度和噪声幅度下,这两类算法恢复的秘密信息百分比均高于基本的LSB算法,是两种具有较高健壮性的信息隐藏算法。     

一种改进的图像自适应信息隐藏算法

在深入分析图像像素灰度差分隐藏算法的基础上,提出了一种改进的自适应信息隐藏算法,它充分利用人类视觉的各种掩蔽特性,结合图像的局部特征以自适应地嵌入秘密信息,使得对原图像所做的改变具有更好的不可见性。实验结果表明,利用改进的算法进行信息隐藏易于实现,增加了图像的信息隐藏容量,提高了其鲁棒性,从而缓解了信息隐藏系统各技术指标之间存在的矛盾。     

基于字符亮度的自适应文本信息隐藏算法*

根据人类视觉系统(HVS),利用数字图像中的HSI模型,提出了一种基于字符亮度的自适应文本信息隐藏算法.该算法引入二次余数理论随机选择嵌入位置,并且采用了一种扩展的编码机制动态地隐藏秘密信息.实验结果表明这种算法不仅扩大了隐藏容量而且改善了文本的隐蔽性,同时在鲁棒性与不可感知性之间取得良好的折中,提高了文本的抗攻击能力.