[发明专利]一种内容自适应的视频隐写分析方法

摘要

本发明涉及一种内容自适应的视频隐写分析方法，其步骤包括1)制备原始视频集，并采用隐写算法生成相应的隐写视频集；2)利用视频嵌入容量的分布不均衡性，将原始视频和隐写视频分成若干个可变长度的检测区间；3)对单个检测区间内的视频帧，筛选出嵌入代价小的区域即可疑区域；4)以可变长度的检测区间为单位对视频帧中的可疑区域进行特征计算，提取出视频隐写分析特征；5)将提取的特征输入分类器进行训练，生成隐写分析分类器；6)对待测视频使用步骤2)～4)中的方法进行特征提取；7)将获得的待测视频的特征输入隐写分析分类器中进行分析，以判别待测视频是否存在秘密信息。本发明能够提高分析特征的有效性和隐写分析的正确率。

主权项

一种内容自适应的视频隐写分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)制备原始视频集，并基于原始视频集采用隐写算法生成相应的隐写视频集；2)利用视频嵌入容量的分布不均衡性，将原始视频和隐写视频分成若干个可变长度的检测区间；将视频划分成变长度的检测区间的方法是：计算每帧的动态度DD，将多帧的动态度累加得到动态累积度DDacc，若DDacc超过阈值η则这些帧构成一个检测区间，照此反复操作直至视频结束；其中，每帧的动态度DD的计算公式为：DD=Σ|wθ(p)|⊕υres(p,t),]]>其中，wθ(p)表示主导运动；υres(p,t)表示剩余运动；表示加权求和，由分析者分配两种运动的构成权重；|wθ(p)|为wθ(p)的幅值，帧动态度DD由该帧中所有像素的主导运动度量|wθ(p)|和剩余运动度量υres(p,t)加权和决定；3)对单个检测区间内的视频帧，筛选出嵌入代价小的区域，即可疑区域；4)以可变长度的检测区间为单位，对视频帧中的可疑区域进行特征计算，提取出视频隐写分析特征；从各检测区间中提取特征的方法是：对检测区间中每帧的运动向量，计算其可疑度SD，若该运动向量SD超过阈值τ，则通过对运动向量的加减一操作计算SAD差值并判别SAD是否最优，并根据所有可疑运动向量的SAD最优比例及差值统计，从该检测区间中提取特征；5)将从原始视频集和隐写视频集中提取的特征输入分类器进行训练，生成隐写分析分类器；6)对待测视频使用步骤2)～4)中的方法进行特征提取；7)将获得的待测视频的特征输入隐写分析分类器中进行分析，以判别待测视频是否存在秘密信息。