发明名称 一种三维网格非嵌入式健壮水印的构造方法和检测方法
摘要 本发明属于多媒体信息安全领域,涉及一种三维网格非嵌入式健壮水印构造方法:首先对原始三维模型进行轴向预处理,再进行八叉树剖分。对于八叉树中每一个节点,先进行全局参数化将三维模型上的几何信号转化到二维平面上,然后应用二维信号分析工具对得到的参数化后的坐标映射矩阵进行分析,再提取出其中的代数不变量作为零水印向量,最后将得到的所有零水印向量连同其在八叉树中的位置编码注册在IPR信息数据库中。本发明还涉及一种与其相应的检测方法。本发明具有可视化精确定位攻击,对于多种攻击(如旋转、平移、放缩、裁剪、顶点重排、噪声攻击、混合攻击等)鲁棒性强,避免嵌入水印改动原始模型,水印长度远小于媒体数据量,水印检测无需原始数据(盲检测)的优点。
申请公布号 CN101853484A 申请公布日期 2010.10.06
申请号 CN201010179081.8 申请日期 2010.05.21
申请人 天津大学 发明人 张加万;张怡;姜辰;潘刚;张君瑾
分类号 G06T1/00(2006.01)I;G06T17/20(2006.01)I 主分类号 G06T1/00(2006.01)I
代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人 程毓英
主权项 一种三维网格非嵌入式健壮水印的构造方法和检测方法,步骤如下:(1)计算原三维网格模型所有顶点的坐标的中心,并将该中心平移到坐标系原点;(2)按照下列公式计算模型顶点坐标的协方差矩阵C: <mrow> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <mfenced open='[' close=']'> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>z</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msubsup> <mi>y</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>z</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>z</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>z</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mi>&Sigma;</mi> <msubsup> <mi>z</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>其中,{xi,yi,zi}为平移后的顶点坐标;(3)对协方差矩阵C的3个特征值作从大到小的排序,得到3个相互正交的特征向量,将其中的两个分别与坐标系中的x轴、y轴对齐,得到旋转矩阵M,再利用该旋转矩阵M对模型顶点做相应的旋转操作;(4)设定八叉树深度n;(5)以坐标系原点为包围盒中心进行八叉树剖分,每次新剖分的子包围盒的尺寸是上层包围盒的1/2;(6)对于每个节点,进行八叉树编码,并分别执行下面的步骤:1)利用floater参数化方法将平移后的三维网格模型映射到二维平面网格;2)通过在x坐标轴和y坐标轴设置相等的间隔,将二维平面网格划分成N×N个具有相同大小的子块,构造规模为N×N的空白坐标映射矩阵,计算每个子块中的顶点数,并用点的个数作为N×N映射矩阵相应位置上的元素3)将N×N映射矩阵分解成K×K的子矩阵,分别在这些子矩阵上运行局部的奇异值分解算法,分解完毕之后,每个K×K的子矩阵生成K个奇异值,将N×N映射矩阵变成(N/K)2个向量,每个向量均包含K个奇异值;4)按照公式WMSVD=Sf×W+Ss构造零水印向量,其中,Sf是最大的奇异值,Ss是次大的奇异值,W代表最大奇异值的权重,WMSVD是每个K×K矩阵的水印,由(N/K)2个WMSVD构成整个三维模型的零水印向量;5)将得到的零水印向量连同该节点的编码注册在IPR信息数据库中。
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