结合视觉感知特性和湿纸编码的视频隐写算法

利用双树复小波变换提取出视频图像的运动特征图、对比敏感图、纹理特征图和场景变化情况,综合确定视觉不敏感点,从而构造出用于嵌入秘密信息的隐写位置图,并结合湿纸编码实现了信息的隐写。算法不需要接收者知道具体的嵌入位置便能够实现信息的提取,避免了重复获得隐写位置图的大量运算,并且不必考虑增加冗余以修正隐写操作引起的隐写位置重新判断误差,提高了提取效率和安全性。实验表明,算法具有较高的嵌入容量和良好的隐写不可见性,可以满足隐蔽通信的要求。     

一种抗几何攻击的视频水印算法

提出了一种基于视频序列时空不变信息的视频水印算法。在嵌入水印时生成同步帧，并确定同步帧时空不变特征点位置，检测时根据同步帧时空不变特征点的位置，实现对视频序列几何失真的矫正，对水印信息进行检测和提取。实验表明，该算法能有效地抵抗帧插入和帧丢失等时间轴同步攻击和高强度几何攻击。     

基于分组卷积和快照集成的图像隐写分析方法

现存的大多数隐写分析方法的泛化能力较弱,无法对未知隐写算法有效检测,使得其分类的准确性在实际运用过程中大幅度降低。针对这个问题,提出了一种基于分组卷积和快照集成的图像隐写分析方法(snapshot ensembling steganalysis network, SENet)。首先,残差卷积块和分组卷积块对图像的特征进行提取并利用;其次,在每个训练周期中得到性能最好的模型作为快照模型;最后将选定的快照模型进行集成后对图像进行分类。该方法应用分组卷积和快照集成的技术,避免了传统集成方法的高训练成本以及单一分类器泛化能力有限的问题。实验结果表明,该方法可以提升隐写分析模型的准确率,并且在训练集和测试集失配时,也能够有效地进行分类,具有较高的模型泛化能力。     

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。     

基于运动矢量多直方图修正的视频可逆隐写算法

针对基于直方图平移的视频隐写算法与视频内容相关性不强进行了研究,提出了一种基于运动矢量多直方图修正的H.264视频可逆隐写算法。该算法通过统计特定帧中宏块移动的速度特性和散乱度对人眼视觉的敏感程度设计修正参数,再根据修正参数设计多个二维直方图,最后在非特定帧中通过二维直方图修正算法嵌入信息。实验结果表明：与同类型视频隐写算法相比,嵌入容量平均提高8.2%,在满嵌时该算法的PSNR和SSIM的变化值分别平均降低19.9%和17.5%,该算法在保持较低的比特率变化下,具有更好的嵌入容量和不可感知性。     

基于直方图平移的视频密文域大容量可逆信息隐藏

针对视频密文域可逆信息隐藏（RDH）嵌入容量不高的问题,提出一种基于直方图平移的视频密文域大容量可逆信息隐藏方案。首先,利用流密码算法对4×4亮度帧内预测模式和运动矢量差值（MVD）的符号位进行加密,形成视频密文域;其次,构造MVD的二维直方图,设计关于（0,0）对称的直方图平移算法;最后,在MVD密文域中进行直方图平移,实现可分离的视频密文域可逆信息隐藏。实验结果表明,与对比方案相比,所提方案的嵌入容量平均提升263.3%,加密视频的平均峰值信噪比（PSNR）最高不超过15.956 dB,含密的解密视频的平均PSNR均能达到30 dB以上。所提方案可以有效提升嵌入容量,适用于更多类型的视频序列。     

基于运动矢量的视频隐写方法

为减小秘密信息嵌入对载体视频的修改率,提出了一种基于运动矢量及线性分组码的视频隐写方法。该方法在原始视频进行H.264压缩过程中将秘密信息嵌入到其运动矢量中。线性分组码的使用不仅可大幅提高载体视频的运动矢量利用率,而且可有效降低运动矢量修改率。所提算法不仅具有计算复杂度低、视觉不可见性高的特点,而且可以实现秘密信息的盲提取。实验表明,该方法在保持良好的视频质量的前提下,可以满足隐蔽通信对于高嵌入容量的需求。     

基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法

针对现有基于运动矢量(MV)的数字视频隐写算法对载体直方图统计特性带来较大改变这一问题,提出一种基于运动矢量直方图不变的数字视频隐写算法。利用保持直方图数据映射方法,把秘密信息隐藏在视频运动矢量中;同时,利用数据匹配编码对嵌入之前的秘密信息进行编码处理,得到了与视频运动矢量统计特征基本匹配的数据流,使算法接近于信息论下的完美安全。实验结果表明：算法有效控制了运动矢量直方图的改变,同时码率的增加也被有效地控制在1%以内,隐写分析检出率平均下降了30%~50%。