【摘 要】
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随着游戏市场的版权纠纷不断,版权认证成为一个亟待解决的问题。其中,对游戏人物原画的抄袭现象最为普遍,常见的抄袭类型分为创意抄袭和篡改抄袭两种。通过对大量游戏人物原画抄袭的研究,发现原画在抄袭过程中具有一些相对不变的特点:1)人物姿势相对不变;2)人物躯干区域相对不变;3)人物姿势关节点分布相对不变。现有的图像抄袭检测算法无法直接应用于游戏人物原画的抄袭检测,因为存在检测结果不够准确、无法适用于内容
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随着游戏市场的版权纠纷不断,版权认证成为一个亟待解决的问题。其中,对游戏人物原画的抄袭现象最为普遍,常见的抄袭类型分为创意抄袭和篡改抄袭两种。通过对大量游戏人物原画抄袭的研究,发现原画在抄袭过程中具有一些相对不变的特点:1)人物姿势相对不变;2)人物躯干区域相对不变;3)人物姿势关节点分布相对不变。现有的图像抄袭检测算法无法直接应用于游戏人物原画的抄袭检测,因为存在检测结果不够准确、无法适用于内容篡改较多的场景。针对人物原画抄袭的特点和现有算法的缺点,本文从被动和主动取证两个方面,提出适用于游戏人物原画的版权保护方案,主要包括以下三个算法:(1)针对被动取证的创意抄袭场景,利用人物姿势的不变性,提出了一种基于姿势的多特征融合抄袭检测算法。为了提高算法检测的准确性,该算法不但引入体现游戏人物独特性的姿势特征作为检测特征,而且考虑到单一特征检测的局限性,将多个图像特征融合来描述游戏人物,使得检测结果更加准确。算法包括五个步骤:首先,通过SUSAN角点检测提取人物肩部拐点对游戏人物进行旋转矫正,并使用自下而上的行人检测方法提取人物姿势关节点。其次,采用面部浓缩法对面部关节点进行代表点计算,与其他关节点构成姿势特征。然后,通过使用位姿不变性的方法描述姿势特征。接着,通过颜色直方图、灰度共生矩阵、几何不变矩的方法提取图像的颜色、纹理、形状特征。最后,使用单一特征的查准率均值分配多特征权重,融合成特征向量,并根据特征向量相似距离判定两幅游戏原画是否存在抄袭。实验表明,该算法对游戏人物的旋转、缩放、颜色改变、部件替换等抄袭攻击表现良好,检测率较高。(2)针对主动取证的篡改抄袭场景,利用人物躯干区域的不变性,提出了一种基于皮肤和纹理检测的游戏人物原画高质量水印算法。为了提高含水印图像的不可感知性,该算法利用改进的真人皮肤检测算法实现游戏人物的皮肤检测,进而定位到原画的非皮肤且纹理复杂度最高的区域作为水印嵌入区域。算法包括四个步骤:首先,通过提取的姿势关节点定位人物的上身躯干区域,并在上身躯干区域进行循环选块。其次,统计大量游戏人物皮肤图像HSV&YCbCr空间的肤色阈值,并改进真人皮肤检测算法,提高其在游戏人物皮肤的检测准确率。并通过分别计算每个选块皮肤面积比率和纹理复杂度,将皮肤面积小且纹理复杂度最高的选块作为水印嵌入区域。然后,对选块图像进行多级小波变换和奇异值分解,将水印嵌入中频子带。最后,通过对待检测图像的水印提取进行版权认证。实验表明,该算法将水印嵌入游戏人物的非皮肤纹理复杂区域具有较好的不可感知性,而且能够抵抗多种常见的篡改攻击,例如添加文字、替换人物部件、服装颜色改变、裁剪腿部等。(3)针对主动取证的篡改抄袭场景,利用姿势关节点的相对不变性,提出了一种基于姿势关节点的游戏人物原画鲁棒水印算法。由于传统的特征点用于游戏人物原画具有分布不均匀且受攻击后不稳定的缺点,因此选取分布均匀、稳定且有序的姿势关节点作为特征点,并构造旋转不变的圆形局部特征区域嵌入水印。算法分为四个步骤:首先,以提取的姿势关节点为中心构造圆形局部特征区域。其次,将局部特征区域进行归一化,并补“0”后作为嵌入区域。然后,对候选区域采用离散傅里叶变换,选择中频带的幅值系数嵌入水印。最后,根据姿势关节点的顺序提取水印信息,并使用虚警概率决定是否嵌入水印。实验表明,与已有基于局部特征的水印算法相比,该水印算法选取的特征点更加稳定,而且将水印有序嵌入各个关节点,可以有效地对抗游戏人物原画篡改抄袭的多种攻击(例如添加文字、替换人物部件、服装颜色改变、裁剪腿部、裁剪身体部分等),并且具有较好的鲁棒性。
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