[发明专利]一种三维网格非嵌入式健壮水印的构造方法和检测方法

权利要求书

1.一种三维网格非嵌入式健壮水印的构造方法和检测方法，步骤如下：

(1)计算原三维网格模型所有顶点的坐标的中心，并将该中心平移到坐标系原点；

(2)按照下列公式计算模型顶点坐标的协方差矩阵C：

C=Σxi2ΣxiyiΣxiziΣxiyiΣyi2ΣyiziΣxiziΣyiziΣzi2]]>

其中，{x_i，y_i，z_i}为平移后的顶点坐标；

(3)对协方差矩阵C的3个特征值作从大到小的排序，得到3个相互正交的特征向量，将其中的两个分别与坐标系中的x轴、y轴对齐，得到旋转矩阵M，再利用该旋转矩阵M对模型顶点做相应的旋转操作；

(4)设定八叉树深度n；

(5)以坐标系原点为包围盒中心进行八叉树剖分，每次新剖分的子包围盒的尺寸是上层包围盒的1/2；

(6)对于每个节点，进行八叉树编码，并分别执行下面的步骤：

1)利用floater参数化方法将平移后的三维网格模型映射到二维平面网格；

2)通过在x坐标轴和y坐标轴设置相等的间隔，将二维平面网格划分成N×N个具有相同大小的子块，构造规模为N×N的空白坐标映射矩阵，计算每个子块中的顶点数，并用点的个数作为N×N映射矩阵相应位置上的元素

3)将N×N映射矩阵分解成K×K的子矩阵，分别在这些子矩阵上运行局部的奇异值分解算法，分解完毕之后，每个K×K的子矩阵生成K个奇异值，将N×N映射矩阵变成(N/K)²个向量，每个向量均包含K个奇异值；

4)按照公式WM_SVD＝S_f×W+S_s构造零水印向量，其中，S_f是最大的奇异值，S_s是次大的奇异值，W代表最大奇异值的权重，WM_SVD是每个K×K矩阵的水印，由(N/K)²个WM_SVD构成整个三维模型的零水印向量；

5)将得到的零水印向量连同该节点的编码注册在IPR信息数据库中。

2.一种针对采用权利要求1所述的水印构造方法的水印检测方法，包括下列步骤：

(1)计算待检测是否被攻击的三维网格模型所有顶点的坐标的中心，并将该中心平移到坐标系原点；

(2)按照下列公式计算模型顶点坐标的协方差矩阵C：其中，{x_i，y_i，z_i}为平移后的顶点坐标；

(3)对协方差矩阵C的3个特征值作从大到小的排序，得到3个相互正交的特征向量，将其中的两个分别与坐标系中的x轴、y轴对齐，得到旋转矩阵M，再利用该旋转矩阵M对模型顶点做相应的旋转操作；

(4)以原点为包围盒中心进行八叉树剖分，每次新剖分的子包围盒的尺寸是上层包围盒的1/2；

(5)对新剖分出的每个节点，分别执行下面的步骤：

1)利用floater参数化方法将平移后的三维网格模型映射到二维平面网格；

2)通过在x坐标轴和y坐标轴设置相等的间隔，将二维平面网格划分成N×N个具有相同大小的子块，构造规模为N×N的空白坐标映射矩阵，计算每个子块中的顶点数，并用点的个数作为N×N映射矩阵相应位置上的元素；

3)将N×N映射矩阵分解成K×K的子矩阵，分别在这些子矩阵上运行局部的奇异值分解算法，分解完毕之后，每个K×K的子矩阵生成K个奇异值，将N×N映射矩阵变成(N/K)²个向量，每个向量均包含K个奇异值；

4)按照公式WM_SVD＝S_f×W+S_s构造零水印向量，其中，S_f是最大的奇异值，S_s是次大的奇异值，W代表最大奇异值的权重。WM_SVD是每个K×K矩阵的水印，由(N/K)²个WM_SVD构成整个三维模型的零水印向量；

5)根据该节点进行八叉树编码，并根据八叉树编码提取IRP数据库中相应的零水印向量，并按如下公式计算该零水印向量与步骤4)得到的零水印向量二者之间的相似度：

其中，μ_X、μ_Y分别代表本节点和IRP数据库中的水印向量的均值，σ_X、σ_Y分别代表二者的方差，σ_XY代表二者的协方差，C₁＝(K₁L)²，C₂＝(K₂L)²，这里L是向量元素中的最大值，K₁、K₂为[0.2-0.5]区间内的浮点常数；

6)如果SSIM为1或深度等于n，停止剖分并将SSIM存入新的八叉树，否则返回步骤(4)继续剖分；

(6)在得到一颗关于SSIM的八叉树后，将SSIM值遵循色标线性映射为RGB值，其中，1对应蓝色，最小的SSIM值对应红色；

(7)为原三维网格及待检测是否被攻击的三维网格的每个顶点着色并渲染，根据渲染颜色，判断是否受到攻击。