一种改进的基于运动向量回复的视频隐写分析方法

摘要

本发明涉及一种改进的基于运动向量回复的视频隐写分析方法。该方法将视频压缩参数归为两类，可得参数(即可从视频解压过程中直接获取的参数)和不可得参数(即无法从解压中获得的参数)，且提出了改进的方法。从解压过程中获得可用参数用于重压缩，在重压缩时使用运动预测的匹配方法模拟不可得参数，从而重建视频压缩过程。该方法保证了参数的一致性，使用优化的校准方法得到的特征可有效提高检测结果的准确性。本发明通过重建首次视频压缩的过程来优化基于校准的视频分析方法，在原有基于运动向量回复方法的基础上，提高了特征的有效性和隐写分析的正确率。

主权项

一种改进的基于运动向量回复的视频隐写分析方法，其步骤包括：1)制备原始视频集，并基于原始视频集采用隐写算法生成相应的隐写视频集；2)对步骤1)得到的原始视频和隐写视频进行解压，在解压过程中收集可用的压缩参数，并记录各宏块运动向量及SAD信息；3)对步骤1)得到的若干原始视频，通过遍历视频压缩中的各运动搜索方法得到运动向量，并对各运动搜索方法得到的运动向量进行相似性统计，选择运动向量的差异性较大的运动搜索方法作为代表性的运动搜索方法；4)使用步骤2)所述可用的压缩参数对原始视频和隐写视频进行重压缩，使用步骤3)所述代表性的运动搜索方式得到各运动向量，将其与步骤2)得到的对应宏块的运动向量进行比较，匹配得到最为近似的运动向量用于重压缩的宏块运动预测，并记录各宏块运动向量及SAD信息；5)使用步骤2)和4)中的运动向量和SAD信息进行特征计算，提取出视频隐写分析特征；6)将从原始视频集和隐写视频集中提取的特征输入分类器进行训练，生成隐写分析分类器；7)对待测视频使用步骤2)～4)所述的方法进行特征提取，将获得的待测视频的特征输入所述隐写分析分类器中进行分析，以判别待测视频是否存在秘密信息。