基于转移概率矩阵的H.264/AVC视频帧内预测模式信息隐藏检测算法

针对基于H.264/AVC帧内预测模式的信息隐藏算法,本文提出了一种信息隐藏检测方案.由图像残差DCT系数量化后的重建信号与原始信号差的期望为零,理论分析得到对于利用H.264/AVC帧内预测模式嵌入秘密信息的视频,经过H.264/AVC重压缩后,其载密的非最优帧内预测模式将转变为嵌入秘密信息前自然视频的最优预测模式.基于此推论及其实验结果,本文构造了帧内预测模式转移概率矩阵,并以此为特征结合支持向量机分类器进行视频信息隐藏检测.实验表明,本文算法对于不同类型的低嵌入率载密视频都具有很高的正确检测率.     

应用于高清视频的数字水印改进算法

基于高清数字视频对水印的要求,以及对H.264编码和现有的基于DCT变换视频水印算法的研究,提出一种基于DCT变换AC系数的自适应视频水印算法,自适应选择Ⅰ帧纹理块作为嵌入块;通过计算AC系数方差选择修改系数嵌入水印信息;为了减少水印嵌入量和增加水印鲁棒性,采用Arnold置乱和改进的秘密共享方案对水印进行预处理.该算法充分保证了水印的不可见性,同时具有一定的鲁棒性,具有一定的理论和实际应用价值.     

基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法

为了改善视频数据在差错信道上传输的鲁棒性,结合H.264/AVC标准的多模式划分特点,提出了一种基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种帧内和帧间预测模式,对像素的递归失真估计方法进行改进,准确估计了差错环境下的视频失真,并采用二次率失真模型预测运动补偿编码的总码率以进行运动估计,最后运用率失真优化模型进行编码模式判决。实验结果显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法提高了视频的差错恢复性能,能有效改善视频传输的鲁棒性。     

一种基于快速重编码的H.264/AVC压缩域信息隐藏方案

在H.264/AVC格式的视频码流中进行数据隐藏很容易造成误差扩散,从而加剧画面失真,而改善误差扩散通常需要引入新的计算.为了能够在低复杂运算的前提下尽量减小因数据嵌入而造成的画面失真,提出了基于快速重编码的数据隐写方法.该方法使用视频中已有的预测信息对视频重新进行编码,然后在编码过程中将隐秘数据嵌入I帧的4×4块中.实验表明,该方法能够在尽可能保留视频质量的前提下在已编码的H.264/AVC视频中嵌入大量的隐秘数据,而又不至于引起码流大小的剧增.另外,针对以往算法在固定位置的系数上进行数据嵌入的做法,提出了一种通过修改几个量化系数绝对和的奇偶性来进行数据嵌入的新方案,极大提高了嵌入数据的隐蔽性和安全性.     

一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法

针对当前视频信息隐藏算法比较复杂、计算量大等问题,结合H.264编码标准特有的帧内预测新技术,提出一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法。基于隐秘信息与最优模式的映射规则,最优模式在与其相邻的方向间调整方向,即将1比特的隐秘信息嵌入到预测模式中。提取时仅对帧内预测模式进行解码即能得到隐秘信息。实验结果表明,该算法在保持良好视频质量的同时,具有较高的隐藏容量。     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H.264/AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率.但由于H.264/AVc帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高.在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化(rate distortion optimization,RDO)模式下的快速Intra_4×4模式选择算法.实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H.264/AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效.     

基于帧内预测模式修改的视频隐写算法

针对隐写载体为视频的特点,提出了一种新的基于帧内预测模式修改的H.264视频隐写算法.算法通过改进的局部二值模式方法选择所要嵌入区域,判断嵌入块的帧内预测模式,并将嵌入块分组,然后将与Logistic映射产生的混沌序列处理后的秘密信息经过预定的嵌入规则进行隐写,通过拉格朗日率失真优化算法改变帧内预测模式.实验结果表明,算法具有较好的视觉不可见性以及较高的嵌入效率,并且隐写后比特率增加量较小,同时具有较高的嵌入容量.     

基于能量和方差的鲁棒自适应视频水印算法

为了提高水印的鲁棒性同时兼顾视频主观质量和水印不可见性,提出一种基于FZDH的自适应视频水印嵌入技术．该算法依据人类视觉掩蔽特性,计算帧中各块方差和能量值,按照两值大小自适应的选择水印嵌入范围和嵌入强度．通过采用高斯白噪声和椒盐噪声对H．264／AVC压缩编码后的水印视频进行攻击,比较本方案与原算法在抗噪声和抗压缩方面的能力．仿真实验表明,本方案比传统算法具有更强的抗压缩和抗噪声能力．     

基于H.264编码的视频水印算法

研究一种针对H.264编码的帧间预测块划分视频水印算法,该算法先对水印图像进行二值处理并经Arnold置乱,然后在H.264帧间预测编码时根据水印二值序列选择不同的区块划分,并将水印值嵌入进去.实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性,在B片少量出现的情况下可以达到最佳的效果.     

基于场景检测的错误隐藏技术

提出了可以用于H.264/AVC解码器的基于场景变换检测的错误隐藏机制,首先利用H.264/AVC的快速准确的检测是否发生场景切换,根据场景切换检测结果对预测帧和I帧分别提出相应的时间空间自适应的错误隐藏方法. 实验结果表明,所提方法在错误隐藏的重构图像质量在主观感觉和客观PSNR定量上,都比通常的方法有明显的提高;与传统错误隐藏方法相比,本文的基于场景切换检测的错误隐藏机制鲁棒性高,更能适应的H.264/AVC更为复杂的多种应用场合.     

基于H.264/AVC改进的时空域错误掩藏算法

对H.264编码的视频流解码出现宏块丢失进行错误掩藏时,使用传统的时空域错误掩藏算法,并不能很好地恢复出原始视频帧,影响了主观观赏效果和客观视频质量.因此,分别对时空域提出了相应的改进算法.时域通过增加参考帧、运动矢量,改进匹配算法等,提高了运动矢量的搜索精确度和运动剧烈视频帧的错误恢复质量.空域通过自适应的选择加权像素平均插值和方向插值,并改进了方向插值算法,明显提高了视频帧的恢复质量,避免了错误边缘的产生.实验结果表明,改进的时空域错误掩藏算法,不仅提高了方向插值的准确性和宏块匹配的精确度,而且可以减少块效应的出现,从而有效地提高了丢失宏块的恢复质量.     

安全的多级门限多秘密共享

为克服已有门限方案只能在同一级门限下共享秘密的限制,利用离散对数计算和大数分解的困难性,提出一种可认证的多级门限多秘密共享方案。通过一个多项式共享秘密,该多项式在不同级门限中退化为不同的低阶多项式。与已有诸多秘密共享方案相比,该方案可以同时有多级门限值,而在同级门限下又可以有多个秘密。恢复任意一级门限的任意一个秘密都不会影响其他未恢复秘密的安全性。该方案只要求每个参与者掌握一个子秘密,管理和使用都比较方便。     

安全的多级门限多秘密共享

为克服已有门限方案只能在同一级门限下共享秘密的限制,利用离散对数计算和大数分解的困难性,提出一种可认证的多级门限多秘密共享方案。通过一个多项式共享秘密,该多项式在不同级门限中退化为不同的低阶多项式。与已有诸多秘密共享方案相比,该方案可以同时有多级门限值,而在同级门限下又可以有多个秘密。恢复任意一级门限的任意一个秘密都不会影响其他未恢复秘密的安全性。该方案只要求每个参与者掌握一个子秘密,管理和使用都比较方便。     

一种基于双线性对的动态群签名方案

对赵树平等人提出的群签名方案进行了分析,发现此方案不具有动态性．根据矢量空间秘密共享知识,通过给定秘密,在加入或删除成员时每个成员的子秘密随之变化,以此提出一种基于双线性对的动态群签名方案．研究分析表明,此方案是安全的,同时又提高了签名效率。     

一种基于量化索引调制的视频盲水印算法

针对传统视频水印算法鲁棒性较差、计算复杂度较高的问题,结合伪三维DCT（discrete cosine transform）变换,提出了一种新的基于量化索引调制的非压缩域视频盲水印方法。该算法随机选择帧提取亮度分量,进行伪三维DCT变换,并计算交流分量的权值和,利用量化索引调制与人类视觉系统特性将水印嵌入视频,还生成了一个随机密钥,有效提高了视频水印的安全性。提取水印时不需要原始视频序列,减少了算法运行时间。实验结果表明,该算法对视频质量的影响较小,并且能有效抵御旋转、缩放、剪切、加噪、滤波、帧交换、帧删除及帧平均等多种攻击,具有较强的鲁棒性。     

具有长时安全性的高性能异或秘密共享协议的研究

用于长数据分散存储的秘密共享协议面临着2方面问题,其一为长时安全性问题——份额在长期存储过程中可能渐次泄露,其二为份额分解与重构时的性能问题.已有秘密共享协议无法同时解决上述2个问题,鉴于此,选取Kurihara等的异或秘密共享(XORSS)协议和拜占庭协商协议为基础协议,设计了2个具有长时安全性的增强型异或秘密共享协议——用于份额更新的主动异或秘密共享(PXORSS)协议和用于门限提升的动态门限异或秘密共享(DTXORSS)协议.PXORSS协议和DTXORSS协议基于异或运算进行实现,延续了XORSS协议的高效性,此外给出了数学证明和过程分析,表明2协议满足长时安全性;设计了基于MapReduce模式的云存储原型系统,实验结果表明2协议性能较高、在长数据分散存储方面实用性较强.     

Novel Video Steganography Algorithm Based on Secret Sharing and Error-Correcting Code for H.264/AVC

In this paper, we analyze the video steganography technique, which is used to ensure national security and the confidentiality of the information of governmental agencies and enterprises. Videos may be used to transmit secrets and conduct covert communication. As such, we present an algorithm based on a secret sharing scheme and an Error-Correcting Code(ECC), which combines Grey Relational Analysis(GRA) with a partition mode in video compression standard H.264/AVC. First, we process secret information by secret sharing, and then use an ECC to process the obtained information. Moreover, we choose the Discrete Cosine Transform(DCT) blocks using GRA, and then use rules to hide the pretreated information in DCT coefficients of the video frames. Experimental results indicate that our algorithm has good invisibility, better robustness, good anti-steganalysis ability, and little influence on the bit rate of the video carrier. In addition, the bit error rate is low after attacks such as noise, filtering,or frame loss in the simulation environment.     

L波段雷达资料在保山市强降水预报中的应用

为加强基层短时强降水预报能力,结合前人研究,利用20082009年腾冲L波段雷达探测资料和保山市昼(夜)降水数据,统计分析了该市昼(夜)出现强降水时当日(前一日)沙氏指数、抬升指数、不同高度层的温度露点差情况.结果表明,保山市强降水与沙氏指数、温度露点差呈显著负相关,与抬升指数值呈显著正相关.采用相关性和显著性假设检验确定了6项强降水预报因子和它们各自对应预报值域后,将6种预报因子自由组合成8种预报判据.经预报质量检验从8种组合中挑选出了保山市昼(夜)间出现强降水的预报判据.以20102014年保山市强降水实况进行预报能力检验,该方法对夜雨和昼雨强降水的预报准确率分别为56.00%和60.00%,具有一定参考使用价值.     

基于GSM语音的汉字隐秘传输方法

给出了一种基于GSM（global system for mobile communication）语音的机密汉字隐秘传输方法.该数据隐藏方法选择对每帧GSM语音信号中对人的听觉最不敏感的69 bits,最多改变1bit,便可以嵌入6 bits的机密数据.采用该方法可以在规则脉冲激励长时预测编码（RPE-LTP）语音中,每秒隐藏300 bits的机密汉字数据.由于该算法采用二级加密,因此,具有很好的安全性.该信息隐藏方法已通过局域网隐秘传输模拟实验,嵌入机密汉字信息后的语音具有较好的峰值信噪比（peak SNR,PSNR）,信号的平均失真（normal average distortion metrics,NADM）也很小.     

基于边际效应全局最优的队列控制方法

为了解决网络节点在进行数据传输过程中的冲突拥塞,针对队列控制方法存在的问题,提出了一种基于经济学中边际效应全局最优的队列管理机制.在这种机制中会兼顾数据流之间的公平性和优先级,在二者中寻找到最佳的平衡点.通过在合理的范围内设定不同业务用户的满意度和结点提供的带宽之间存在边际效应,平衡公平性和优先级之间的矛盾,达到使全局满意度最高的带宽分配方案.实验结果表明,提出的分配带宽的方案能使全局满意度达到最大值.