本發(fā)明涉及信息安全領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于主元信息分布比例穩(wěn)定性的H.264視頻內(nèi)容認證水印方法。
背景技術(shù)：
：隨著多媒體處理技術(shù)的飛速發(fā)展與各種視頻編輯軟件的出現(xiàn)，視頻數(shù)據(jù)能被輕易篡改和偽造，使得難辨其真?zhèn)?。在涉及到法庭舉證、醫(yī)療鑒定、軍事情報、國家安全等領(lǐng)域時，視頻信息的篡改可能造成無法估計的后果。如何有效鑒別數(shù)字視頻內(nèi)容的真實性問題得到了廣泛的關(guān)注。目前，用于數(shù)字視頻內(nèi)容認證的技術(shù)主要有感知哈希和數(shù)字水印技術(shù)。由于視頻感知哈希用于內(nèi)容認證時，存在需要單獨傳送摘要信息的額外開銷問題，并且也不能定位篡改內(nèi)容的具體位置，應(yīng)用有很大的局限性。采用半脆弱視頻水印的認證技術(shù)，對于任何保持內(nèi)容的操作，如有損壓縮、格式轉(zhuǎn)換、去噪等，則被認為是可接受的無惡意修改，并對內(nèi)容的惡意篡改敏感。近些年來，有關(guān)視頻水印的文獻報道非常多，且絕大多數(shù)是面向H.264/AVC標(biāo)準的，然而這些算法在只經(jīng)歷常規(guī)信號處理或只重壓縮后，水印能存活，但在依次經(jīng)歷常規(guī)信號處理及重壓縮后，則檢測失敗。此外，在實際應(yīng)用中，為了達到對視頻的盜用、內(nèi)容的惡意篡改、無惡意信號處理、降低帶寬等目的，需要對視頻進行二次壓縮，即解碼、信號處理、再編碼操作，而且在第二次編碼壓縮時極可能修改GOP參數(shù)，而經(jīng)歷此過程的處理后，視頻的內(nèi)容(語義)未發(fā)生改變。通常稱視頻經(jīng)歷兩次變參編碼壓縮及期間的常規(guī)信號處理的操作為“二次壓縮”。很明顯，基于編碼域和碼流域的視頻水印方案不能適用于這種二次壓縮的應(yīng)用情形，原因在于視頻水印嵌入時的I、B、P幀與被檢測視頻的幀類型不能建立起對應(yīng)關(guān)系，即水印嵌入與檢測不同步。因此，要針對二次壓縮來設(shè)計視頻內(nèi)容級認證算法只能考慮放在視頻的原始域，這也對算法的魯棒性提出了很高要求?？紤]到視頻原始域的每一幀是靜態(tài)圖像，但因圖像與視頻在編碼壓縮、性能需求等方面的不同，有關(guān)數(shù)字圖像的內(nèi)容級認證水印算法不能直接引入到視頻領(lǐng)域。到目前，能抵制二次壓縮攻擊的視頻水印文獻未見報道，研究面向二次壓縮的H.264/AVC視頻內(nèi)容級認證算法，已成為該領(lǐng)域一個亟待解決的問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明公開了一種基于主元信息分布比例穩(wěn)定性的H.264視頻內(nèi)容認證水印方法，在二次H.264變參壓縮及期間的常規(guī)信號處理條件下，能有效區(qū)分保持內(nèi)容處理的操作與惡意篡改攻擊，并實現(xiàn)篡改定位。本發(fā)明所采用的具體技術(shù)方案如下：一種基于主元信息分布比例穩(wěn)定性的H.264視頻內(nèi)容認證水印方法，包括：對原始視頻每一幀Y分量進行分塊，對每個子塊執(zhí)行二級DWT變換及低頻數(shù)據(jù)塊的SVD變換，在基于密鑰key1控制的不同子塊的二級高頻子帶，通過能量關(guān)系建立每個子塊的特征碼；在各每個子塊的低頻子帶基于密鑰交叉嵌入來自其它子塊的特征水印，在水印嵌入的過程中，若數(shù)據(jù)塊為全零塊或鏡面數(shù)據(jù)塊，先做些預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)塊至少有2個奇異值；當(dāng)?shù)谝黄娈愔地暙I率被修改時，應(yīng)同時滿足如下條件：1)第一奇異值貢獻率必須大于第二奇異值貢獻率；2)同時調(diào)整其余奇異值對應(yīng)的貢獻率，使得調(diào)整后的奇異值貢獻率間的相對比例關(guān)系與之前保持不變。進一步的，由據(jù)數(shù)據(jù)塊二級DWT低頻域調(diào)整前各奇異值的總和乘以調(diào)整后的各奇異值貢獻率，生成新的各奇異值，然后通過SVD反變換，生成含水印的數(shù)據(jù)塊二級DWT低頻域，最后執(zhí)行二級IDWT得到含水印的數(shù)據(jù)塊。同時，采用與水印量化嵌入時對應(yīng)的反量化規(guī)則提取數(shù)據(jù)塊水印。本發(fā)明在進行視頻單幀檢測時，根據(jù)Y分量各子塊提取的水印及與之對應(yīng)數(shù)據(jù)塊重建的特征的一致性，建立初步篡改矩陣T0，然后根據(jù)領(lǐng)域特征，在初步篡改矩陣基礎(chǔ)上建立篡改矩陣T：若在T0中對應(yīng)點的9鄰域為1的數(shù)量不小Ts,則T中對應(yīng)點為1，最終確定為被篡改；若在T0中對應(yīng)點的9鄰域為1的數(shù)量小于Ts,則在T中對應(yīng)點為0，最終判定為真實塊。進一步的，定義T中1的占有率為比特錯誤率BER，作為視頻是否遭惡意篡改的判定準則，具體判斷機制如下：1)當(dāng)BER≤τ1，視頻可能經(jīng)受常規(guī)信號處理與再編碼，幀內(nèi)容真實；2)當(dāng)τ1＜BER≤τ2，視頻經(jīng)受常規(guī)信號處理與再編碼，幀內(nèi)容基本可信；3)當(dāng)BER＞τ2，視頻遭受內(nèi)容篡改與再編碼，幀內(nèi)容不可靠；其中，其中τ1、τ2為檢測閥值。更進一步的，若滿足判斷機制中的條件2)和條件3)時，用篡改矩陣T中的“1”來標(biāo)明檢測幀對應(yīng)的篡改位置，作為可視的輔助判定信息。本發(fā)明在安全性、透明性、對碼率的影響等方面符合實用需求，而且在H.264/AVC二次壓縮及期間的常規(guī)信號處理條件下，能有效區(qū)分視頻保持內(nèi)容的處理與惡意篡改，并定位篡改位置。附圖說明圖1為本發(fā)明中H.264視頻內(nèi)容認證水印方法的原理框圖；圖2表示特征經(jīng)受兩次變參編碼及期間的13種單項攻擊后的穩(wěn)定性圖，其中，圖2(a)為測試對象中5個視頻片段分別受攻擊的特征穩(wěn)定性情況圖；圖2(b)表示測試對象總體特征的穩(wěn)定性圖；圖3為奇異值貢獻率的穩(wěn)定性測試過程圖；圖4(a)為測試方案1的結(jié)果；圖4(b)為測試方案2的結(jié)果；圖4(c)為在兩次編解碼與攻擊情況下的SV1的絕對改變量(ΔR1)與累積概率(CP)的關(guān)系圖；圖5為第一奇異值貢獻率量化規(guī)則圖；圖6為第一奇異值貢獻率反量化規(guī)則圖；圖7表示篡改比例pT分別與魯棒性(Pr|T)、虛警率(Pfr|T)、漏警率(Pfa|T)曲線關(guān)系；圖8為水印前后視頻各幀在SSIM值上的變化圖；圖9為無水印視頻無水印視頻在H.264-E1后碼率上的比較圖；圖10為視頻保持內(nèi)容的處理與檢測效果圖；圖11為惡意篡改與檢測效果圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步詳細描述。如圖1所示的原理框圖，首先對原始視頻每一幀的Y分量進行分塊2級DWT變換，并在變換域基于密鑰建立數(shù)據(jù)塊特征碼，然后將特征水印基于密鑰交叉嵌入到其它塊的低頻子帶；在水印嵌入時，采用量化調(diào)第一主元信息分布比例的方式。認證時通過比較重構(gòu)的特征與對應(yīng)恢復(fù)的水印，并結(jié)合鄰域特征來判定數(shù)據(jù)塊內(nèi)容的真實性。本實施例中的H.264視頻內(nèi)容認證水印方法，具體步驟如下：步驟1：視頻單幀特征生成。1.1)特征生成方法；對原始視頻每一幀Y分量進行分塊，并執(zhí)行二級DWT，在基于密鑰key1控制的不同子塊的二級高頻子帶，通過能量關(guān)系建立每個子塊的特征碼。1.2)獲取特征穩(wěn)定性數(shù)據(jù)；為觀察上述生成的特征碼經(jīng)攻擊后的實際穩(wěn)定性，執(zhí)行以下的一系列測試。從標(biāo)準視頻庫從選取5個CIF格式(352×288)視頻(Flower,Hall,Akiyo,Stefan,Mobile)，并從每個選取的視頻中隨機抽取20幀組合成一個測試對象。測試在Matlab2011b環(huán)境下進行，選用H.264/AVCJM10.2的編/解碼器，設(shè)計如下13種攻擊：1-乘積性噪聲(0.002)，2-高斯噪聲(0.002)，3-椒鹽噪聲(0.002)，4-濾波均值(5×5)，5-濾波中值(5×5)，6-濾波維納(5×5)，7-均衡化(164)，8-絕對變暗(-30)，9-絕對增亮(+30)，10-相對變暗([0,0.7])，11-相對增亮([0.4,1])，12-縮放大(1.8×1.8)和13-縮放小(0.8×0.8)。此外，第一次編碼主要參數(shù)為：QP1＝24,GOP1＝IPPPPPPPI...；第二次編碼主要參數(shù)為：QP2＝28,GOP2＝IBBBPBBBI...。測試結(jié)果圖2所示。圖2(a)給出了測試對象中5個視頻片段分別受攻擊的特征穩(wěn)定性情況，數(shù)據(jù)范圍在0.85到0.97之間，其中Flower視頻片段在兩次編碼加攻擊(7-均衡化(164))時達到最小值。穩(wěn)定性不小于0.94與0.90的數(shù)據(jù)塊分別占60％與87％。圖2(b)反映了測試對象總體特征的穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)范圍在0.89到0.96之間，穩(wěn)定性不小于0.94與0.90的分別占69.2％與92.3％；數(shù)據(jù)塊特征受兩次編碼及單項攻擊的平均穩(wěn)定性為0.9356。步驟2：視頻單幀水印嵌入。2.1)證明主元信息分布比例的穩(wěn)定性；由于主成分分析(PCA)與奇異值分解(SVD)具有等價性，通過證明奇異值貢獻率的穩(wěn)定性來等價證明。2.2)驗證奇異值貢獻率的穩(wěn)定性并獲取性能數(shù)據(jù)；針對測試對象每幀的Y分量，將其劃分成互不重疊的子塊(16×16)，然后對每個子塊執(zhí)行二級DWT變換及低頻數(shù)據(jù)塊的SVD變換。此處，用奇異值貢獻率變化率來度量數(shù)據(jù)塊A的奇異值λi的貢獻率穩(wěn)定性：ΔRiA=|RiA′-RiA|---(1)]]>VRiA=ΔRiA/RiA---(2)]]>其中與分別表示數(shù)據(jù)塊A被攻擊前與后對應(yīng)的2級DWT低頻子帶(LL2)第i個奇異值SVi的貢獻率；為攻擊前后第第i個奇異值貢獻率的改變量。測試過程如圖3所示，根據(jù)是否包含H.264二次編解碼，分兩種測試方案。數(shù)據(jù)塊受攻擊后各奇異值SVi貢獻率改變率VRi與累積概率CP關(guān)系如圖4所示，其中圖4(a)為測試方案1的結(jié)果，即不含H.264編解碼過程，圖4(b)為測試方案2的結(jié)果，包含兩次編碼與期間的攻擊，圖4(c)是在測試方案2的基礎(chǔ)上計算SV1的絕對改變量ΔR1與CP的曲線關(guān)系。根據(jù)測試數(shù)據(jù)，可得到以下主要結(jié)果：(1)奇異值SVi貢獻率的穩(wěn)定性隨著i的增加而降低；(2)在無H.264編碼時，CP(VR1≤0.2)＝0.9902；(3)在同時修改QP與GOP參數(shù)值的兩次H.264編碼時，CP(VR1≤0.2)＝0.8053；(4)兩次編碼后CP(ΔR1≤0.2)＝0.9465，CP(ΔR1≤0.1)＝0.801。通過上述的驗證，表明數(shù)據(jù)塊奇異值貢獻率具有一定的穩(wěn)定性，同時也說明基于第一奇異值貢獻率的穩(wěn)定性來設(shè)計可容忍H.264兩次變參編碼壓縮的水印算法是可行的。2.3)主元信息分布比例的量化與調(diào)整；通過量化調(diào)制第一奇異值的貢獻率來等價調(diào)制第一主元信息分布比例而嵌入水印信息(量化參數(shù)用q表示)。若數(shù)據(jù)塊為全零塊或鏡面數(shù)據(jù)塊，先做些預(yù)處理，將第一奇異值或第二奇異值，或二者同時修改成一個很小的數(shù)值，確保數(shù)據(jù)塊至少有2個奇異值。當(dāng)?shù)谝黄娈愔地暙I率被修改時，要滿足如下2個條件：1)第一奇異值貢獻率必須大于第二奇異值貢獻率；2)其它奇異值對應(yīng)的貢獻率也做相應(yīng)調(diào)整，使得調(diào)整后的其它奇異值貢獻率間的相對比例關(guān)系與之前保持不變。如此在實現(xiàn)水印透明性的同時確保水印檢測與嵌入的同步。設(shè)矩陣A＝{aij}m×n，其奇異值為λ1≥λ2≥...≥λr＞0，其中r為A的秩。當(dāng)r≤1時，A為零矩陣數(shù)據(jù)塊或鏡面數(shù)據(jù)塊，需進行預(yù)處理：(1)當(dāng)r＝0時，令λ1＝10-5,λ2＝10-9；(2)當(dāng)r＝1時，令λ2＝λ1×10-5。根據(jù)公式(1)，各奇異值貢獻率和為1，且有其中r>1。為了在A中嵌入1bit特征水印fw，先量化調(diào)整第一奇異值貢獻率然后相應(yīng)修改其余奇異的值貢獻率，由此可實現(xiàn)各奇異值的調(diào)整，最后執(zhí)行SVD反變換。設(shè)量化步長為q∈(0,1)，對的量化方法如圖5所示。將數(shù)軸劃分為兩類區(qū)間，即[(k-1)q,kq)與[(2k-1)q,2kq)，其中k為不小于1的整數(shù)。當(dāng)嵌入的fw為0、1時，分別將調(diào)整到兩類區(qū)間的起點，記為且滿足計算方法如下：其中floor(.)為向下取整操作。當(dāng)時，進一步調(diào)整為接下來考慮其余奇異值貢獻率的調(diào)整，即調(diào)整到為減小奇異值貢獻率調(diào)整后對視頻視覺質(zhì)量的影響，調(diào)整方法作如下約束：(1)各奇異值貢獻率單調(diào)遞減，且屬于區(qū)間[0,1)；(2)非零奇異值貢獻率總數(shù)保持前后一致；(3)除第一奇異值貢獻率外，其余各奇異值貢獻率間的比例關(guān)系保持前后一致。如此調(diào)整可以保證水印嵌入與檢測同步，而且使數(shù)據(jù)塊A的主元信息(第一主元除外)在各自分布方向上的比例前后也保持一致。為此，設(shè)則其余奇異值貢獻率的計算規(guī)則定義為：RjA′=RjA×factor,(j=2,3,...,r),]]>其中為修改前第j個奇異值對應(yīng)的貢獻率，factor為貢獻率縮放因子。由此可得，當(dāng)i≠k，且i,k＝2,3,…,r時：(1)(2)若則(3)若有為確保即必須滿足以下條件：R1A′>R2A/(1-R1A+R2A)]]>若則以2q為步長，上調(diào)直到滿足條件為止，再重新計算最后計算調(diào)整后的各奇異值，即調(diào)整λj到λ′j(j＝1,2,…,r)：λj′=RjA′×Σi=1rλi]]>其中λj、λ′j分別對應(yīng)數(shù)據(jù)塊修改前后的奇異值；然后通過SVD反變換得到嵌入1bit信息的數(shù)據(jù)塊A′。2.4)視頻單幀水印嵌入；在每個子塊的二級DWT低頻域嵌入特征水印，特征水印來自其它塊，由密鑰key2控制，即建立特征水印的交叉嵌入機制。由據(jù)數(shù)據(jù)塊二級DWT低頻域調(diào)整前各奇異值的總和乘以調(diào)整后的各奇異值貢獻率，生成新的各奇異值，然后通過SVD反變換，生成含水印的數(shù)據(jù)塊二級DWT低頻域，最后執(zhí)行二級IDWT得到含水印的數(shù)據(jù)塊。對視頻每一幀的Y分量的每個數(shù)據(jù)塊重復(fù)上述子塊水印嵌入過程，實現(xiàn)視頻水印的單幀嵌入。步驟3：采用與視頻單幀特征生成方法相同進行視頻單幀特征重建。步驟4：視頻單幀水印提取。提取框架與視頻單幀水印嵌入框架一致，數(shù)據(jù)塊水印提取時采用與水印量化嵌入時對應(yīng)的反量化規(guī)則。水印提取是水印嵌入的逆過程，本方法實現(xiàn)對水印的盲性提取，即不需要原始材料的參與。在此只描述對第i個數(shù)據(jù)塊Bi的1bit水印提取過程：(1)令A(yù)＝Bi,LL2，對A執(zhí)行SVD分解；(2)計算第一奇異值值貢獻率(3)以量化步長q對進行反量化fw′=mod(round(R1A′/q),2)]]>其中round(.)、mod(.)分別為四舍五入與取余操作，其規(guī)則如圖6所示。步驟5：視頻單幀檢測。5.1)篡改矩陣生成；根據(jù)Y分量各子塊提取的水印及與之對應(yīng)數(shù)據(jù)塊重建的特征的一致性，建立初步篡改矩陣T0(矩陣點為0表示對應(yīng)塊真實，為1表示篡改)；然后根據(jù)領(lǐng)域特征，在初步篡改矩陣基礎(chǔ)上建立篡改矩陣T：若在T0中對應(yīng)點的9鄰域為1的數(shù)量不小Ts,則T中對應(yīng)點為1，最終確定為被篡改；若在T0中對應(yīng)點的9鄰域為1的數(shù)量小于Ts,則在T中對應(yīng)點為0，最終判定為真實塊。其中Ts是根據(jù)實際應(yīng)用人為設(shè)定的參數(shù)，會影響到判定的各項性能指標(biāo)(虛警率、漏警率、判定閥值等)，一般而言Ts＝5。5.2)判定機制；由于待檢測視頻往往經(jīng)歷了信號處理與再編碼的無惡意操作，幀數(shù)據(jù)發(fā)生變化是全局性的，因此篡改矩陣T中的1分布是以稀疏均勻分布為主，并可能存在少數(shù)小半徑的集中分布；如果幀內(nèi)容局部遭到惡意篡改，矩陣T中的1還會出現(xiàn)較大半徑的集中分布。因此直接使用篡改矩陣T不能從客觀上有效區(qū)分視頻的合理使用與惡意篡改，為此定義比特錯誤率BER(BitErrorRate)，即T中1的占有率，作為視頻是否遭惡意篡改的判定準則。1)當(dāng)BER≤τ1，視頻可能經(jīng)受常規(guī)信號處理與再編碼，幀內(nèi)容真實；2)當(dāng)τ1＜BER≤τ2，視頻經(jīng)受常規(guī)信號處理與再編碼，幀內(nèi)容基本可信；3)當(dāng)BER＞τ2，視頻遭受內(nèi)容篡改與再編碼，幀內(nèi)容不可靠。其中τ1、τ2為檢測閥值，具體值由使用者根據(jù)實際應(yīng)用而定；當(dāng)出現(xiàn)2)、3)情形時用篡改矩陣T中的“1”來標(biāo)明檢測幀對應(yīng)的篡改位置，作為可視的輔助判定信息。5.3)判定閥值與檢測性能；要對視頻內(nèi)容進行惡意篡改，攻擊者必須先解碼含水印的H.264視頻流，然后可能執(zhí)行常規(guī)信號處理以掩飾篡改痕跡，最后執(zhí)行可能同時改變GOP與QP參數(shù)的再編碼。設(shè)刻畫單個數(shù)據(jù)塊Ai,j在篡改后的魯棒性(記為Pr|T)、虛警率(記為Pfr|T)、漏警率(記為Pfa|T)。設(shè)pT為篡改比例，pT∈[0,1]。另設(shè)Ai,j在保持內(nèi)容處理的前后其水印與特征的穩(wěn)定性分別為pw、pf，并用w與wt′，f與ft′分別表示Ai,j在篡改攻擊前與后的水印及特征。通過對上述惡意篡改過程的檢測進行理論分析，可分別建立Pr|T、Pfr|T、Pfa|T與pw、pf、pT解析表達。由于本方法面對的攻擊主要包括兩次變參編碼壓縮及期間的多種信號處理，其中編碼壓縮涉及眾多參數(shù)，過程非常復(fù)雜，而且不同的信號處理強度受各自參數(shù)的影響，所以難以建立pw與pf的解析表達。為此，步驟1.2)和步驟2.2)的測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立二者的參考值。根據(jù)公式(2)及反量化規(guī)則可得：當(dāng)q＝0.2時，pw=P{0≤ΔR1A≤0.1}+P{0.4≤ΔR1A≤0.5}]]>根據(jù)測試數(shù)據(jù)有：pw=CP(0.1)+CP(0.5)-CP(0.4)=0.801+1-1=0.801---(4)]]>再根據(jù)步驟1.2)的測試數(shù)據(jù)可得，pf＝0.9356(5)根據(jù)公式(4)和(5)，和已建立的Pr|T、Pfr|T、Pfa|T分別與pw、pf、pT解析表達，經(jīng)編程計算可描繪篡改比例pT分別與Pr|T、Pfr|T、Pfa|T曲線關(guān)系，如圖7所示，當(dāng)pT＝0時，即保持內(nèi)容的處理攻擊，Pr|T＝0.96，Pfa|T＝0，Pfr|T＝0.04；當(dāng)pT＝0.3時，Pr|T＝0.7948，Pfa|T＝0.1465，Pfr|T＝0.0832。為此，可以在q＝0.2，Ts＝5的前提下，設(shè)定τ1＝0.04。當(dāng)q≠0.2，Ts≠5時，按照公式(3)和(4)方法類似重新計算pw，再根據(jù)公式(5)和已建立的Pr|T與pw、pf、pT解析表達，如此可計算τ1的參考值。由于保持內(nèi)容的處理受視頻編碼、信號處理、視頻樣本(數(shù)量、分辨率和紋理)等復(fù)雜因素的影響，τ2的參考值很難推導(dǎo)計算，建議設(shè)置成τ2＝0.1。在末端盲性檢測時將檢測時計算的BER值與τ1、τ2比較，可自動把當(dāng)前測試幀判定為真實、基本可信、不可靠之一。由于當(dāng)篡改比例(pT)太小時，或保持內(nèi)容處理的強度太大時都可能會有：τ2≤BER<τ1，即被判定為幀內(nèi)容基本可信，此時要用篡改矩陣T中的“1”來標(biāo)明檢測幀對應(yīng)的篡改位置，進入人工干預(yù)。本實施例中的方法在安全性、透明性、對碼率的影響等方面符合實用需求，而且在H.264/AVC二次壓縮及期間的常規(guī)信號處理條件下，能有效區(qū)分視頻保持內(nèi)容的處理與惡意篡改，并定位篡改位置。(1)安全性由于提出的方法是基于密鑰控制的水印交叉嵌入技術(shù)，能有效抵制密碼分析攻擊、拼貼攻擊、量化攻擊及針對性的偽造攻擊。為測試本實施例中方法的主要性能，在Matlab2011b環(huán)境下集成H.264/AVCJM10.2的編/解碼器進行實驗。選取5個QCIF格式(176×144，YUV4:2:0)標(biāo)準視頻序列(News、Mobile、Silent、Coastguard、Hall)作為測試對象；第一次編碼采用Baseline配置文件，主要參數(shù)為QP1＝26,GOP1＝IPPPPPPI...，記為H.264-E1；第二次編碼采用Main配置文件，主要參數(shù)為QP2＝28，GOP2＝IBBBPBBBI...，記為H.264-E2；其它參數(shù)采用默認設(shè)置。算法中的量化參數(shù)q設(shè)置為0.2。此外，在H.264-E1與H.264-E2之間采用的保持內(nèi)容處理的攻擊參照步驟1.2)。由于視頻主要是以編碼壓縮方式來存儲與傳播的，本實驗在H.264-E1后對有/無水印的視頻進行相關(guān)性能比較。(2)水印透明性為客觀評價水印對視覺質(zhì)量的影響，采用結(jié)構(gòu)相似度改變量ΔSSIM，即有無水印視頻在H.264-E1后在SSIM度量值上的差別。SSIM度量值在0到1的范圍內(nèi)，等于0時表明比較的對象完全不同，為1時說明比較對象完全一致。圖8給出水印前后視頻各幀在SSIM值上的變化，ΔSSIM的波動范圍從-0.024到-0.002。很明顯，根據(jù)SSIM的度量，由水印引入的視頻視覺質(zhì)量下降可以忽略。(3)碼率影響如圖9所示，給出有無水印視頻無水印視頻在H.264-E1后碼率上的比較，水印導(dǎo)致碼率平均增加8.41％。(4)保持內(nèi)容的處理與惡意篡改的區(qū)分在很多應(yīng)用中，用戶更關(guān)心的是視頻內(nèi)容或語義是否被改變，而非構(gòu)成視頻數(shù)據(jù)的數(shù)字微小改變。被保護的視頻在H.264-E1后發(fā)布，能保持內(nèi)容不變的應(yīng)用途徑可歸納為以下3種：(1)直接使用，即解碼播放，不做任何數(shù)據(jù)處理；(2)為降低碼率傳播而解碼、調(diào)整參數(shù)再編碼；(3)根據(jù)特定應(yīng)用需求而解碼、圖像增強、調(diào)整參數(shù)再編碼。為驗證本認證方法對保持內(nèi)容處理的檢測性能，執(zhí)行以下的實驗。先設(shè)定步驟5.2)涉及的兩個檢測閥值τ1＝0.04、τ2＝0.1；檢測效果如圖8所示，表1給出了相關(guān)說明及檢測結(jié)果。在圖10中，(a1)～(a4)、(b1)～(b4)、(c1)～(c4)分別對應(yīng)上述3種應(yīng)用的檢測效果。表1中的處理過程“H.264-E1+13-縮放小(0.8×0.8)+H.264-E2”表示原始視頻加載水印后依次執(zhí)行H.264-E1編/解碼、編號為13的單項信號處理(步驟1.2))、H.264-E2變參再編碼；此外，表1中“幀-B19”與“幀-I8”分別表示所對應(yīng)的效果圖為測試視頻的第9幀與第8幀，且最后一次的編碼的幀類型分別為B幀與I幀。通過將BER實驗值與τ1、τ2比較，可自動把當(dāng)前測試幀判定為真實、基本可信、不可靠之一。與圖10對應(yīng)的視頻保持內(nèi)容處理的說明與檢測結(jié)果如表1所示，其中，BER理論＝Pfr|G理論＝0.04；τ1＝0.04,τ2＝0.1；表1視頻保持內(nèi)容處理的說明與檢測結(jié)果此外，繼續(xù)對視頻空域內(nèi)容的惡意篡改開展實驗，檢測效果與相關(guān)說明分別如圖11、表2所示，其中惡意篡改是在上述保持內(nèi)容處理的基礎(chǔ)上(第(3)種應(yīng)用途徑)進行的，包括局部篡改與整幀替換。由于在篡改區(qū)域水印信息丟失，而且單個認證單元嵌入的是1bit水印，所以相對于篡改區(qū)域局部的漏警率理論值是0.5。再加上為消除由保持內(nèi)容處理引入的噪聲而采用的過濾措施，同時也消除了篡改區(qū)域被識別出的稀疏塊，從而導(dǎo)致相對于篡改區(qū)局部的漏警率的實驗值略高于0.5(如圖11-(a3、b3))。當(dāng)篡改比例(pT)太小時，幀內(nèi)容可能被判定為基本可信，此時要根據(jù)檢測蒙版圖進入人工干預(yù)過程。表2視頻惡意篡改說明與檢測結(jié)果(τ1＝0.04,τ2＝0.1)通過以上兩類實驗，驗證了本認證方法能有效過濾視頻在實際應(yīng)用中保持內(nèi)容處理的情形，同時也說明對一定比例的惡意篡改有較好的區(qū)分度。受視頻編碼、信號處理、視頻樣本(數(shù)量、分辨率和紋理)等復(fù)雜因素的影響，表1、表2中關(guān)于Pr|T、Pfa|T、Pfr|T、BER各自的理論值與實驗值存在偏差，但因偏差很小，正說明在技術(shù)方案中的步驟1與步驟2測試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上建立起的有關(guān)性能推導(dǎo)模型的實用性。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施舉例，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3