针对HEVC运动向量新特点的视频隐写和隐写分析研究

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数字隐写和隐写分析一直是信息安全研究领域的两个重要分支,在维护国家安全和社会稳定方面发挥着重要作用。其中,围绕数字视频展开的隐写及隐写分析技术是近年来的研究热点。先进的压缩编码技术和网络传输技术使数字视频成为日常交流中最为重要的信息载体之一。与数字图像相比,数字视频在空域和时域上存在更多的冗余,可提供更多的嵌密负载。目前关于视频隐写和隐写分析的研究主要针对H.264压缩标准以及更早的标准。High Efficiency Video Coding(H.265/HEVC)是新一代的视频编码标准,已于近年逐渐普及。为了获得更好的视频编码效果,HEVC引入了多种新技术。这些新技术为设计视频隐写嵌密策略提供了新的机遇,同时也为隐写分析带来新挑战。本文围绕HEVC压缩视频的隐写和隐写分析正反两个方面展开研究,重点针对HEVC运动向量的预测编码新技术提出两种隐写分析算法和一种非降质隐写算法,主要工作和创新点如下:(1)现有隐写分析算法难以检测针对HEVC编码新特点的专用隐写算法。例如,HEVC采用的高级运动向量预测技术,为隐写提供了一种新的运动向量修改方式。由于修改候选列表预测索引可保持运动向量不变,从而导致现有隐写分析算法失效。为了解决这一问题,本文提出一种利用候选列表局部最优性的视频隐写分析方法。首先利用拉格朗日失真函数度量预测运动向量在候选列表的局部最优性,以此刻画不同类型的运动向量隐写带来的扰动变化。进一步地,将预测运动向量在候选列表中的局部最优性与运动向量的局部最优性相结合,设计了率失真意义下的40维特征。实验表明,与3种经典的隐写分析方法相比,本文提出的方法对5种典型的运动向量隐写方法均有更好的检测性能。特别是,显著提高了HEVC专用隐写算法的检测准确度。(2)根据现有隐写方法遵循的最小化失真或最大熵原则,将嵌入概率的最优分布作为先验知识来指导视频隐写分析。据此,本文结合视频的运动特征、纹理特征以及HEVC编码框架下的局部最优性定义失真函数,利用Gibbs分布估计运动向量的嵌入概率,从而提出一种利用嵌入概率对检测特征进行定量增强的方法,并从相对熵的角度对增强的原理进行了解释。实验表明,4种经典的隐写分析算法在使用本文特征增强方法后,检测准确度均有提升,且对码率具有鲁棒性。(3)常规视频隐写会引起视频帧质量下降,本文针对HEVC运动向量的新型预测方式,提出一种非降质的视频自适应隐写算法。将运动向量候选列表的预测索引构造新的嵌密空间,设计了一种非降质隐写策略,确保解码后的视频内容不发生改变。为了进一步提高安全性,将基于STC编码的最小化失真隐写框架应用于该嵌密空间,利用候选运动向量进行预测后的率失真差异性定义失真函数,减少嵌密对预测运动向量在候选列表局部最优性的影响。实验结果验证了所提出隐写方法的非降质特性。在抵抗隐写分析方面,该方法也优于现有的HEVC隐写方法。
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