[发明专利]一种基于空时域局部二值模式的视频隐写分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体信息安全领域，特别是涉及一种基于空时域局部二值模式的视频隐写分析方法。

背景技术

随着数字多媒体与网络技术的飞速发展，数字化产品给人们的日常生活带来了种种便利。与此同时，各种信息安全问题也层出不穷。信息隐藏技术作为信息安全领域的一大研究热点，即将秘密信息以不引起第三方注意的方式嵌入到数字载体中，从而实现版权保护、隐蔽通信等目的。视频信息隐藏，即将视频作为载体信号，进行秘密信息的传输。作为其对抗技术，视频隐写分析旨在揭示秘密信息的存在，起步较晚且难度较大，对于信息安全技术的发展有着重要意义。

和图像资源相比，视频资源可以看作是静止图像的有序序列，具有视觉不可感知性、信息嵌入率相对较小等特点。视频序列的相邻帧不仅在空间域具有一定相关性，在时间域也具有较强的相关性，从而进一步扩大了人眼视觉特性的可利用范围。该特点导致嵌入信息以极低的密度分散在较大的视频码流中，从而增加了隐写分析的难度，所以要求隐写分析方法具有更高的灵敏度。与此同时，视频压缩往往会造成一定程度的视频质量的退化，这将进一步造成嵌入信息的被掩盖。

目前，视频隐写分析方法大多基于时空域的相关性，如Budhia等人提出的视频隐写分析方法利用帧间共谋去除隐藏信息，该方法根据“秘密信息”服从“高斯分布”这一先验条件，若“秘密信息”不满足则该方法将失效。另一种由Pankajakshan等人提出的视频隐写分析方法，虽然一定程度上利用了视频序列的时空相关性，但是没有对时空相关性进行度量，也未能考虑视频序列区域活动性对时空域相关性的影响。

所以，如何提出一个兼具时空域相关性的描述算子、同时考虑到区域活动性对时空域相关性的影响、且在保持较低的维度的前提下仍具有较高的检测率的视频隐写分析技术，成为本领域亟待解决的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术，本发明提出了一种基于空时域局部二值模式的视频隐写分析方法，首次把LBP直方图引入隐写分析领域，并在此基础上构造视频序列的三维正交平面，利用视频序列的时空相关性进行建模，考虑到视频序列区域活动性对时空域相关性的影响，引入活动因子概念，并利用FisherRatio特征选择在保持较高检测率的前提下进一步降低维度。

本发明提出了一种基于空时域局部二值模式的视频隐写分析方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、将待分析的视频序列中的每一帧以8×8块为单位按照区域活动性分类标准进行分类；

步骤2、分别建立分类结果对应的包含时空坐标轴的三维正交平面，统计分类结果中的各区域所对应不同三维正交平面的LBP直方图；

步骤3、引入活动因子的概念，将其与对应的LBP直方图进行运算，得到ST_LBP特征；

步骤4、利用FisherRatio方法进行特征选择，并实现隐写信息的分类识别。

所述步骤1中的分类，还具体包括以下处理：

如果SAD小于选定的阈值，且MV的值为零，则认定该区域为静止区域；

如果SAD小于选定的阈值，且MV的值大于零，则认定该区域为微活动区域；

如果SAD大于选定的阈值，则认定该区域为活动区。

所述步骤3中的运算，还具体包括：活动因子为时间域和空间域的统计特征设定一定的权重；

将三个平面的直方图顺次相连，得到3×256维的ST_LBP特征：

ST_LBP＝[H₁ H₂ H₃]∈R^1×768；

其中：Hj=Σi=13αijhij,i=1,2,3;j=1,2,3;]]>