基于运动估计的视频隐写检测算法

提出一种基于运动估计的的视频隐写检测算法。通过块均方误差的变化研究信息嵌入对运动估计的影响,发现运动矢量对隐写具有敏感性,且分块越小,对隐写越敏感。反映视频时变特性的运动矢量场被作为隐写检测中视频数据的表征,特征提取过程中,先取定分块大小,使用最小均方误差块匹配运动估计算法,得到运动矢量场。再提取运动矢量场3个方向相邻元素的共生矩阵,使用共生矩阵的主对角线及其相邻元素作为特征。使用支持向量机分类器实施检测,实验结果表明文中算法与Budhia的算法相比,具有更好的检测性能。     

基于深度学习的图像隐写分析综述

隐写术及隐写分析是信息安全领域研究热点之一.隐写术的滥用造成许多安全隐患,如非法分子利用隐写进行隐蔽通信完成恐怖袭击.传统隐写分析方法的设计需要大量先验知识,而基于深度学习的隐写分析方法利用网络强大的表征学习能力自主提取图像异常特征,大大减少了人为参与,取得了较好的研究效果.为了促进基于深度学习的隐写分析方法研究,对目...     

深度学习在图像隐写术与隐写分析领域中的研究进展

隐写术与隐写分析是信息安全领域的热门研究方向,近年来得到了广泛的研究与快速的发展。随着深度学习新技术的兴起,深度学习也被引入到隐写术与隐写分析领域,并在方法和性能上取得了一系列突破性的研究成果。为推进基于深度学习的隐写术与隐写分析的研究,本文对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。对于图像隐写术与隐写分析这两个领域,本文分别各自比较了传统方法和与相关深度学习方法的异同,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像隐写术与隐写分析的基本原理和方法,最后讨论了基于深度学习的图像隐写术与隐写分析仍需要解决的问题及未来的研究趋势。     

基于时空相关性的视频隐写分析

视频中的扩频嵌入是一种典型的隐写方法,能够抵抗视频压缩、噪声添加等多种攻击。为了有效检测利用该方法嵌入的隐藏信息,将隐写过程建模为加性高斯噪声的叠加过程,分析了噪声叠加对视频序列的时间相关性和空间相关性的影响,提出了基于时空相关性的隐写分析算法。该算法利用视频序列中各帧的四方向差分直方图度量隐写对空间相关性的影响,同时利用相邻帧帧间差分的直方图度量隐写对时间相关性的影响。与现有算法相比,本文算法实现简单,实验结果表明本文算法具有更好的检测性能。     

精细化辨识时空特征的视频隐写分析

视频隐写分析技术可以侦测出含有隐藏秘密信息的视频,为社会安全提供保障。视频除了含有图像内的空间信息,还蕴含着相邻帧图像之间的时间信息。针对这一特点,提出一种精细化辨识时空特征的视频隐写分析方法。该方法对视频在时间和空间维度的特征量进行精细化建模。采用Marcov对视频空间层次上的块内和块间过程进行建模,以提取空间特征量。利用差值分析视频时间层次上的变化,以提取时间特征量,并将时间和空间特征量输入到SVM模型中进行训练和检测。实际测试结果表明,该方法能够有效区分载密视频和非载密视频,对3 100段测试视频样本的检测准确率高达97.13%。     

基于图像相邻像素差值的隐写分析

在研究自然图像统计建模的基础上,结合LSB信息隐写的特点.通过实验发现了原始图像和载密图像在相邻像素差值绝对值和分布对称性的变化,提出了一种基于图像相邻像素差值的隐写分析方法.不但实现了对秘密信息存在性的检测,而且可以估计隐藏的秘密信息的大小.     

以运动矢量残差为载体的视频隐写算法

目的 以运动矢量（MV）为载体的视频隐写算法会破坏同一帧内相邻宏块或者相邻帧相同位置宏块的运动矢量之间的相关性,从而容易被基于运动矢量时空相关性（temporal-spatial correlation）特征的隐写分析算法检测到。为了解决这个问题,在H.264/AVC的视频编解码标准下构建了一种能抵抗基于运动矢量时空相关性隐写分析的视频隐算法。方法 通过分析运动矢量残差（MVD）与运动矢量时空相关性的联系,证明了保持运动矢量残差的统计特征的隐写算法能够很好地保持视频运动矢量的时空相关性;通过分析运动矢量残差的统计特征设置了一种能保持其直方图特征的嵌入规则,使用4个标记符和一个队列来记录修改载体造成的特征改变,并进行相应的补偿操作,将秘密信息嵌入到视频压缩过程中的熵编码之前的运动矢量残差中;结合可变长度的矩阵编码,有效降低了嵌入秘密信息对载体的修改量。结果 实验结果表明,该算法能较好地保持运动矢量残差在隐写前后的直方图特征,具有较好的视觉不可见性,对视频峰值信噪比（PSNR）和码率影响都不超过0.5%,满载嵌入的情况下基于运动矢量时空相关性的隐写分析算法对其的检测正确率只有70%左右。结论 本文算法以运动矢量残差为隐写嵌入的载体,使用保持其直方图特征的嵌入规则,结合了矩阵编码以减低对载体的修改量,能较好抵抗基于运动矢量时空相关性的隐写分析。     

基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息,是信息隐藏方向的研究热点,但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想,提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中,设计了基于DCGAN的双流视频生成网络,用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分,并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值,在掩模中自适应地生成数字化卡登格,并将其作为隐写与提取的密钥;同时以前景作为载体,实现信息的最优嵌入。实验结果表明,该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量,Frechet Inception距离（FID）值为90,且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案,最高可达0.11 bpp,能够更高效地传输秘密消息。     

基于Hilbert-Huang变换的JPEG2000隐写分析

实现了针对由Su等人提出的JPEG2000 Lazy—mode隐写术的可靠检测．在理论和实验分析的基础上,文章揭示了由Lazy—mode隐写术生成的掩密图像,其子带代码块噪声方差序列的振荡特征异于非掩密含噪图像的子带代码块噪声方差序列．因此,此文隐写检测算法的关键在于针对这两种子带代码块噪声方差序列进行序列分析,提取它们内在的振荡特征差异．在序列分析中,通过引入Hilbert—Huang变换,对噪声方差序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量．实验表明,基于该特征向量的支持向量机（SVM）分类器能以平均90．6％的准确率识别掩密图像．根据检索,目前尚未有对JPEG2000Lazymode隐写术进行成功分析的报道,因此,该文具有重大意义．     

基于深度残差网络的语音隐写分析方法

针对目前以WAV格式语音为载体的最低有效位（LSB）隐写方法的检测性能较低的问题,提出了一种基于深度残差网络的语音隐写分析方法。首先,通过多组高通滤波器组成的固定卷积层来计算输入语音信号的残差信号,并利用截断线性激活单元对得到的残差信号进行截断操作;然后,通过卷积层与设计的残差块的堆叠来构建深度网络,以提取深层次的隐写特征数据;最后,利用全连接层与Softmax层组成的分类器输出最终的分类结果。实验结果表明,在Hide4PGP和LSBmatching两种隐写方法的不同密信嵌入率下,所提出模型的检测正确率都要优于现有的基于卷积神经网络（CNN）的隐写分析方法。对于0.1 bps嵌入率的Hide4PGP隐写方法,该隐写分析模型的检测正确率比LinNet提高了近7个百分点。     

基于深度学习的视频预测研究综述

近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习领域。视频预测算法,因其可以利用海量无标注自然数据去学习视频的内在表征,且在机器人决策、无人驾驶和视频理解等领域具有广泛的应用价值,近两年来得到快速发展。本文论述了视频预测算法的发展背景和深度学习的发展历史,简要介绍了人体动作、物体运动和移动轨迹的预测,重点介绍了基于深度学习的视频预测的主流方法和模型,最后总结了当前该领域存在的问题和发展前景。     

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%。     

像素级运动矢量场边信息生成算法

在分布式视频编码（DVC）中,解码端生成的边信息的质量对整个系统的率失真(RD)性能有着重要影响。为了提高边信息的质量,进而提升DVC系统的RD性能,提出一种基于像素级运动矢量场的边信息生成算法(SGPMVF)。首先,通过运动估计分别获得前后两关键帧的像素级运动矢量场;然后,为Wyner-Ziv帧的每个像素选择合适的运动矢量;最后,通过帧间内插得到高质量的边信息。算法中提出基于SAD（绝对误差和）差值的搜索范围确定方法与像素级运动矢量选择方法。实验结果表明,对于快速运动的序列,该算法在不增加编码复杂度和码率的情况下使边信息的PSNR最大提高1.45 dB,并使DVC系统的RD性能提高0.3～0.7 dB。     

融合运动特征和深度学习的跌倒检测算法

为了利用计算机视觉技术准确检测老年人的跌倒状况,针对现有跌倒检测算法中人为设计特征造成的不完备性以及跌倒检测过程中前后景分离困难、目标混淆、运动目标丢失、跌倒检测准确率低等问题,提出了一种融合人体运动信息的深度学习跌倒检测算法对人体跌倒状态进行检测.首先,通过改进YOLOv3网络进行前景与背景的分离,并根据YOLOv3...     

基于深度体素流的模糊视频插帧方法

针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成：去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络（CNN）,提取并学习深度模糊特征以实现两帧输入图像的运动模糊去除;插帧模块用于估计帧间的体素流,所得体素流将用于指导像素进行三线性插值以合成中间帧。其次,制作了大型模糊视频仿真数据集,并提出一种先分后合、由粗略至细致的训练策略,实验结果表明该策略促进了多任务网络有效收敛。最后,对比前沿的去模糊和插帧算法组合,实验指标显示所提方法合成中间帧时峰值信噪比最少提高1.41 dB,结构相似性提升0.020,插值误差降低1.99。视觉对比及重制序列展示表明,所提模型对于模糊视频有着显著的帧率上转换效果,即能够将两帧模糊视频帧端对端重制为清晰且视觉连贯的三帧视频帧。     

视频帧内运动目标移除篡改检测算法

针对数字视频帧内对象被移除的篡改操作,提出了一种基于主成分分析（PCA）的篡改检测算法。首先对待测视频帧与基准帧相减得到的差异帧使用稀疏表示方法进行去噪,降低噪声对随后特征提取的干扰;其次将去噪后的视频帧进行非重叠分块,利用主成分分析提取像素点的特征并构造特征向量空间;然后使用k-means算法对特征向量空间进行分类,并将分类结果用二值矩阵表示;最后对二值矩阵进行图像形态学操作得到最终检测结果。实验结果表明所提算法的检测性能指标精确度达到91%、准确度达到100%、F1值达到95.3%,比基于压缩感知的视频篡改检测算法在性能指标上有一定程度的提高。实验证明,对于背景静止的视频,该算法能够检测出帧内运动目标被删除的篡改操作,而且对有损压缩视频具有很好的鲁棒性。     

基于视频深度学习的时空双流人物动作识别模型

深度学习在人物动作识别方面已取得较好的成效,但当前仍然需要充分利用视频中人物的外形信息和运动信息。为利用视频中的空间信息和时间信息来识别人物行为动作,提出一种时空双流视频人物动作识别模型。该模型首先利用两个卷积神经网络分别抽取视频动作片段空间和时间特征,接着融合这两个卷积神经网络并提取中层时空特征,最后将提取的中层特征输入到3D卷积神经网络来完成视频中人物动作的识别。在数据集UCF101和HMDB51上,进行视频人物动作识别实验。实验结果表明,所提出的基于时空双流的3D卷积神经网络模型能够有效地识别视频人物动作。