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基于语义内容的双重认证视频水印方案 总被引:2,自引:0,他引:2
首先阐述了视频认证水印方案设计需要考虑的基本问题.随后,在基于图像内容的边缘认证水印技术的基础上,进一步根据MPEG视频压缩原理,提出了对运动对象的局部认证概念;阐述了一种基于图像组语义内容(边缘和运动对象)的监视视频录像的双重认证方案.实验结果表明,该方案对于噪声干扰、滤波以及MPEG压缩具有良好的鲁棒性,但同时对于视频内容的恶意篡改不失敏感性,完全符合语义认证的要求.另外,除能检测出改动的图像组的位置,该方案还能够在一定程度上恢复改动前的基本视频内容. 相似文献
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提出一种基于H.264视频内容认证的半脆弱水印,该水印方案对视频内容恶意篡改敏感,而对于视频重编码等内容保持操作鲁棒。水印方案建立在视频压缩域上利用图像块之间不变的能量关系构建基于内容的特征码。由于DCT系数块能量主要集中在低频部分,所以用低频部分来生成特征码,用高频部分来嵌入水印。实验结果证明算法是有效的,并且较好地实现了篡改定位。 相似文献
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提出了一种基于MPEG-I/II视频内容认证的半脆弱水印方案,该水印方案对视频内容恶意篡改敏感,对类似于视频重编码等内容保持操作鲁棒。水印方案完全建立在视频压缩域之上,利用视频图像块与块之间不变的能量关系构建基于内容的特征码,加上版权信息、控制信息生成完整的水印认证码,运用边信息通信方式嵌入视频VLC域。通过对提取出的水印信息和重构的认证码进行比较,实现了对视频的内容认证。该文最后给出了实验结果,证明了该方案的可行性。 相似文献
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为了对视频中关键内容是否经受篡改实施有效验证和保护,提出了一种基于运动目标检测的自嵌入视频认证水印方案。由于运动目标集中了视频的关键信息,采用独立分量分析技术从连续的视频帧中分离出运动分量信息生成水印,并用奇异值分解方法对水印作预处理,采用DCT方法自嵌入到视频帧中去。实验结果表明,该水印方案在保证视频质量的前提下,对于常见攻击处理和局部篡改具有很好的鲁棒性,可以有效地验证视频关键信息是否遭到篡改,并且能够恢复出被篡改的关键内容,有效地保护视频完整性。 相似文献
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利用运动矢量进行视频篡改检测 总被引:8,自引:0,他引:8
随着高质量的数字摄像机和功能复杂的视频编辑软件的出现,对视频进行恶意篡改已变得越来越容易;同时迅速庞大的视频数据也使得利用计算机自动检测恶意篡改的需求日益迫切.针对视频恶意篡改的特点并利用帧间内容的连续性,提出通过统计视频帧间预测的运动矢量,检测视频是否被恶意篡改.首先,提取各P帧的运动矢量幅度;然后利用滑动窗口、计算窗口中各运动矢量幅度与窗口中的幅度均值的距离.由于篡改点处运动矢量的幅度与所属窗口均值的偏移较大,从而能够有效检测出篡改及其位置.同时通过改变图像组大小进行再压缩,可以进一步降低漏检概率.实验表明所提方法能够有效地检测出视频在时间轴上的篡改. 相似文献
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奇异值分解与PKI结合的鲁棒图像认证方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在图像的传输过程中,恶意篡改导致图像内容变化,而压缩等正常处理也会引起图像质量下降。图像认证是通过检测图像中是否有被恶意篡改的部分,来验证图像内容的完整性,同时容忍压缩或噪声对原图像质量造成的影响。本文提出奇异值分解与公共密钥体系(PKI)相结事的图像认证方法。它选用奇异值分解结果作为特征,构成原图像的内容摘要,私钥加密后形成原图像的认证码,并由用户自定义特征匹配的闽值。密钥的交换,依赖于PKI。需要验证图像数据的完整性时,再次分解提取特征,并用公钥解密认证码,然后进行匹配,达到图像认证目的。通过与几种典型图像认证方法做比较,表明本方法具有更好的鲁棒性。 相似文献
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吕安强 《中国图象图形学报》2009,14(10):1966-1971
半脆弱视频水印是一种进行视频数据内容完整性认证的重要技术.为了得到具有更强认证能力的半脆弱视频水印信息,提出了一种新的方案,该方案采用DCT块组能量关系特征和块灰度均值特征相结合的双特征提取方法构成水印信息,然后将水印信息进行Turbo编码,再利用改进的DEW算法实现水印的嵌入.双特征提取算法可以克服单特征提取的不完备性,增强篡改判断和定位能力,Turbo编码可以提高水印信息的鲁棒性,降低认证虚警率.实验结果表明,该算法在不破坏视觉质量的基础上,能够对常见的篡改操作进行完备的认证,虚警概率小. 相似文献
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提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印算法。该算法利用小波变换模极大值提取图像边缘特征,并结合经混沌映射后的小波低频域特征信息生成两个水印。一个主要用于篡改定位,另一个主要用于检测图像的内容篡改。水印嵌入在小波变换的中频域中。水印提取和认证不需要原始水印信息,提高了水印安全性。实验表明,该算法能有效区分偶然失真和恶意篡改,并能定位出篡改发生的位置。 相似文献
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信息论联合聚类算法及其在视频镜头聚类中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关联特征对镜头相似性度量和镜头聚类性能带来的影响.为提供更合理的镜头相似性度量,该文基于信息论联合聚类算法,将特征关联性挖掘和镜头聚类描述为彼此依附的同步优化过程.同时,为自动估计视频中镜头类别数,文中还提出基于贝叶斯信息准则的类别数估计算法. 相似文献
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基于内容的视频拷贝检测是多媒体领域的一个研究热点.由于拷贝变换的多样性和综合性,单一特征难以获得很好的检测效果.提出一种多特征综合的方法来提高视频拷贝检测的效果.除了使用传统的局部和全局视觉特征外,还使用非正交二值子空间(NBS)方法来表示视频内容,并在其基础上使用归一化互相关(NCC)来提高拷贝视频内容相似度计算的效果.在此基础上,还采用多种措施对拷贝视频的判定结果进行精化.实验结果表明,该套方案对多种拷贝变换具有很强的鲁棒性,并且能够得到很好的检测精度. 相似文献
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视频的记忆度是一种度量指标,用来表示一段视频能够普遍被人记住的程度.令人记忆深刻而难忘的视频具有很大的潜在价值,因此对能够进行大规模视频记忆度自动预测的模型将会有广大的应用前景和市场,例如视频检索,数字内容推荐,广告设计,教育系统等等.现有的大部分工作都是直接利用深度神经网络学习到的一个全局表示来进行记忆度的预测,没有给予局部的细节足够的重视.本文提出了一个基于全局和局部信息的视频记忆度预测模型,其中包含三个模块:全局性的上下文表示模块,空间布局表示模块和局部的物体注意力模块.在实验结果中,全局性的上下文表示模块和局部的物体注意力模块分别有很好的表现.而空间布局表示模块的预测能力虽不如其他二者,但三个模块的融合是结果有了进一步的提升.最后,我们在MediaEval 2018 Media Memorability PredictionTask的数据集上证明了模型的有效性. 相似文献
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现有视频行人重识别方法无法有效地提取视频连续帧之间的时空信息,因此提出一种基于非局部关注和多重特征融合的行人重识别网络来提取全局与局部表征特征和时序信息。首先嵌入非局部关注模块来提取全局特征;然后通过提取网络的低中层特征和局部特征实现多重特征融合,从而获得行人的显著特征;最后将行人特征进行相似性度量并排序,计算出视频行人重识别的精度。在大数据集MARS和DukeMTMC-VideoReID上进行实现,结果显示所提出的模型较现有的多尺度三维卷积(M3D)和学习片段相似度聚合(LCSA)模型的性能均有明显提升,平均精度均值(mAP)分别达到了81.4%和93.4%,Rank-1分别达到了88.7%和95.3%;同时在小数据集PRID2011上,所提模型的Rank-1也达到94.8%。 相似文献
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设计了一种基于可靠特征集合匹配的内容完整的视频稳定算法。为了避免运动前景上的特征点参与运动估计,由经典的KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法提取特征点,而后基于特征有效性判定规则对特征点集合进行有效性验证以提高特征点的可靠性。利用通过验证的特征点对全局运动进行估计,得到精确的运动参数并据此对视频图像进行运动补偿。对于运动补偿造成的无定义区,首先计算当前帧的定义区与相邻帧的光流,以此为向导腐蚀无定义区;利用拼接的方法,填充仍为无定义区的像素。实验结果表明该算法对于前景物体运动具有较好的鲁棒性并能够生成内容完整的稳定视频序列。 相似文献
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Video is an information-intensive media with much redundancy. Therefore, it is desirable to be able to mine structure or semantics
of video data for efficient browsing, summarization and highlight extraction. In this paper, we propose a mosaic based approach
to key-event as well as structure mining, which is regarded as a complementary view for sports video analysis. Mosaic is generated
for each shot by a novel efficient mosaicing scheme, which constructs a global motion path and selects a best subset of frames
for mosaicing. These improved mosaics are then used as the representative image of shot content. Based on mosaic, the structure
and event in sports video are mined by the methods with prior knowledge and without prior knowledge. Without prior knowledge,
our system is able to locate global view shots taken by dominant camera. If prior knowledge is available, the events in these
global view shots are detected using robust features extracted from mosaics. For global view mining, the experiments compared
with key-frame-based scheme have demonstrated that this mosaic-based scheme presents better results in several kinds of sports
videos; for events mining, the detection of key-plays and key-events in the specific-domain of soccer videos have proved its
effectiveness.
相似文献
Xian-Sheng HuaEmail: |
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针对视频描述生成的文本质量不高与不够新颖的问题,本文提出一种基于特征强化与文本知识补充的编解码模型.在编码阶段,该模型通过局部与全局特征强化增强模型对视频中静态物体的细粒度特征提取,提高了对物体相似语义的分辨,并融合视觉语义与视频特征于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM);在解码阶段,为挖掘视频中不易被机器发现的隐含信息,截取视频部分帧并检测其中视觉目标,利用得到的视觉目标从外部知识语库提取知识用来补充描述文本的生成,以此产生出更新颖更自然的文本描述.在MSVD与MSR-VTT数据集上的实验结果表明,本文方法展现出良好的性能,并且生成的内容信息在一定程度上能够表现出新颖的隐含信息. 相似文献