一种针对LSB匹配隐写的视频隐写分析方法

针对视频LSB匹配隐写,提出了一种基于区域相关性原理,通过构造区域相关性图直接提取载体或载密视频帧特征,应用中值滤波去除不同视频载体之间的特征差异,逐帧进行视频隐写分析的方法.实验结果表明,该算法能有效检测每帧均进行嵌入且嵌入率仅为p=0.1时的视频,而且在只对20%的视频帧进行混合嵌入的情况下,也能达到90.91%的正确检测率.     

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.     

一种基于MDCT量化系数统计特征的AAC音频隐写分析方法

文章提出了一种基于MDCT量化系数统计特征的AAC音频隐写分析方法。将AAC音频进行部分解码得到MDCT量化系数,在MDCT量化系数中提取广义高斯分布模型的参数、量化系数分布直方图的频域统计矩、帧内和帧间MDCT量化系数的Markov转移矩阵的部分数据作为隐写分析的特征,最后采用支持向量机进行分类。通过对不同比特率的AAC音频的实验结果表明,文中提出的AAC音频隐写分析方法对于MDCT量化系数中的直接扩频隐写方式的检测效果较好,对于比特率为128kb/s的AAC音频,在隐写容量较低的情况下也能达到较高的检测率。     

基于子帧参数动态规划的语音基音周期提取算法

基音周期是语音参数编码中的重要参数。利用语音短时平稳性,提出了基于子帧参数动态规划的算法：每帧提取两组参数,帧间动态规划。仿真表明：对比传统算法,本方案更加准确;对于清浊音过渡帧的检测和基音倍频/半频错误有较好的改进作用。     

采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法

考虑到目前针对3维高效视频编码标准的视频水印算法缺乏的问题,提出一种基于深度帧内跳过模式的视频水印算法.首先,分析深度帧内跳过模式的编码过程,并将该模式的4种预测类型分为垂直、水平两大类;其次,进一步分析帧内误差传播问题,对深度帧内跳过模式的预测类型与水印值不匹配的嵌入单元进行选择,以消除传播误差.最后,根据水印嵌入前、后的率失真代价变化来决定是否修改其预测类型.结果表明:在不同的量化参数下,平均每帧嵌入容量分别为649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率变化分别为0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法对比结果还表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,对比特率的影响更小,在对比特率影响小的同时具有一定的抗重编码攻击性能.     

基于秘密共享的H.264/AVC鲁棒性视频隐写方法

提出了一种基于秘密共享的H.264/AVC鲁棒性视频隐写方法．该方法首先利用（t,n）门限秘密共享技术将需要嵌入的秘密信息利用多项式分发成一系列子秘密,然后通过H.264/AVC的预测模式选择嵌入块,通过双系数选择嵌入位置,最后将分发好的子秘密嵌入到视频的各个帧中.提取时,只需获取视频中部分t个子秘密就可恢复秘密信息.实验结果表明,该方法有较强的帧丢失、帧错鲁棒性,在随机丢帧率小于等于20%的情况下能完全恢复秘密信息,还能效控制帧内失真漂移,视觉效果良好.      

汉语/英语AMR语音编码参数统计特性

为研究自适应多速率(AMR)算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异,针对AMR语音编码算法的特点,在分析了大量汉语语音数据的基础上,对算法中的线谱频率(LSF)、基音周期等关键编码参数采用高斯混合模型(GMM)进行了比较并给出相应结论.该研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化.     

基于倒谱修正模型的语音基音检测算法

该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法.该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期.仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法.     

一种基于循环码的自适应图像隐写方法

在自然图像各部分嵌入相同量的隐秘信息,对载体失真度和安全性的影响各不相同,为使嵌入信息量在载体各部分合理分布,文章将载体分块像素复杂度与隐写编码相结合,利用一簇循环隐写编码在载体各部分的合理运用,提出一种基于循环隐写码的自适应图像隐写算法.算法以载体分块像素复杂度为指导,自适应地选择适合不同分块的循环隐写编码方式嵌入隐秘信息.实验表明,算法在相同嵌入量下相较LSB匹配算法和使用单一隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,在失真度和统计分布改变相近时相较使用单一隐写编码,嵌入容量更大.     

结合改进矩阵编码的奇异值修改视频隐写算法

针对当前视频隐写算法鲁棒性较低以及对载体修改率较大等问题,提出一种结合改进矩阵编码的奇异值修改视频隐写算法.先对视频帧进行分块,然后取出每块中的最大奇异值,并根据改进的矩阵编码进行信息嵌入.实验结果表明:算法具有较好的视觉不可见性,并在修改率较小的前提下具有较大的嵌入容量,并对视频载体的比特率影响较小,在模拟网络环境中噪声、滤波攻击后位错率(BER)较小.     

基于虚拟嵌入块和量化器原点抖动的YASS改进算法

为了提高YASS算法的隐写安全性,提出一种基于灵活次序的虚拟嵌入块和量化器原点随机抖动的YASS改进算法———VHD-YASS算法.为了增加嵌入位置的随机性,该改进算法在每个载体块内随机选取一个不规则区域,重新生成一个虚拟的8×8小块来取代传统YASS算法中规则的8×8嵌入块,用于消息的嵌入;然后,通过密钥控制量化索引调制(QIM)中奇/偶量化器的原点偏移,消除QIM量化步长较大时消息嵌入造成的DCT系数聚集效应.将文中改进算法与传统YASS算法和两种不同的改进YASS算法进行了对比实验,结果表明:在同一嵌入容量下,文中改进算法的检测概率最高为0.614,而传统YASS算法的检测概率最高为0.983.从抗隐写分析能力、可视性及算法复杂度方面综合分析可知,文中算法是一种有效的隐写算法.     

基于相关维数的病变连续语音检测算法

针对人为设定最优采样延迟不能客观反映信号采样延迟和固定相关维数不易描述病变异常语音复杂性的缺陷,文中提出一种基于相关维数的病变连续语音检测算法.该算法在语音信号合理采样延迟区间内不断调整采样延迟,搜索使正常语音与病变连续语音的区分等错误率达到最小的嵌入相关维数,以避免设定采样延迟的缺陷.同时,通过将相关维数曲线划分成子区间,并判定子区间的稳定性,以达到不固定嵌入相关维数的目的.最后,对每个合理采样延迟时间内获取的训练语音的最优相关维数进行等错误率分析,选用具有最小等错误率的相关维数及对应的采样延迟为文中混沌参数,为测试语音提取混沌指数进行正异常区分.实验结果表明,该算法的区分正确率为75.6%,分别比GMM-SVM、Shimmer、固定相关维和采样延迟法、SHR算法和Jitter算法提高7.8%、9.3%、16.0%、18.0%和20.4%.     

不同扫描方式在JPEG隐写分析方法中的研究与应用

目前绝大部分JPEG隐写方法都是通过改变DCT系数值来实现秘密信息嵌入,这种嵌入方式必然会对DCT系数的相关性造成影响,在隐写分析时挖掘DCT系数相关性很有必要。共生矩阵是挖掘DCT系数相关性的常用工具,利用该工具在提取特征前需要先对系数进行扫描。现有主流JPEG隐写分析方法主要采用行扫描或列扫描,对其他扫描方式研究较少,没有充分挖掘DCT系数相关性。针对这个问题,该文在研究不同扫描方式后,提出了一种新的JPEG隐写分析方法。该方法首先分析了不同扫描方式对DCT系数的块间和块内相关性的影响,然后使用多种高阶共生矩阵提取DCT系数在不同方向和距离上的相关性作为特征。针对4种隐写方法11种嵌入率的实验表明,与同类型的低维特征方法相比,该方法的检测正确率有明显提升,与同类型的高维特征方法相比,在不明显降低检测正确率的情况下,能使得特征维数得到有效控制,综合性能有一定提升。     

基于Huffman编码的MP3隐写算法

针对MP3音频的编码特点,提出了基于Huffman码字替换原理的音频隐写算法。与以往的MP3隐写算法相比,该算法直接在MP3帧数据流中的Huffman码字上嵌入隐蔽信息,不需要局部解码,具有透明度高、嵌入量大、计算量小的特点。通过实验分析了算法的透明性、嵌入量、码字的统计特性等方面的特点。     

基于边信息估计的JPEG图像隐写方法

基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性.然而现有的JPEG图像隐写方法在使用边信息时需要提前获取未压缩的原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法.文中提出了一种在不具有未压缩的原始图像的情况下,通过估计图像的边信息来提高JPEG图像隐写安全性的方法.首先,使用卷积神经网络对JPEG载体图像进行恢复,得到估计的原始图像;其次,通过得到的估计图像计算取整误差;然后利用取整误差来控制嵌入过程中离散余弦变换(DCT)系数的修改方向;最后结合DCT系数的失真代价和STC编码来实现隐写嵌入.文中提出的边信息估计方法能够应用于现有的JPEG图像自适应隐写方法,如JC-UED和J-UNIWARD.实验结果表明,该方法能较好地恢复图像的边信息,并能显著提高现有JPEG图像自适应隐写方法的安全性.     

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.     

图像预测误差域的动态补偿安全隐写算法

为了保证载密图像嵌入大量信息后的高阶统计安全性,该文将图像马尔可夫链模型推广至图像预测误差域,根据动态补偿的原理提出运用于图像预测误差域的二阶统计保持隐写算法。该算法根据隐写对图像预测误差马尔可夫链模型统计分布的改变情况,指导嵌入函数,运用后嵌入的隐秘信息动态补偿前期嵌入对图像二阶统计特性的改变,从而在不损失嵌入容量的情况下提高隐写的统计安全性。实验表明,该隐写算法在较大容量的数据嵌入过程中,能很好保持图像统计特性,提高隐写安全性。     

一种抗攻击大容量MIDI隐写方法

提出了一种新的MIDI隐写算法.该算法减小了在嵌入秘密信息时对原始数据的修改量,减小了隐写对原始数据统计特征的改变,增强了抗隐写分析的能力;在MIDI事件的时间和力度参数中同时嵌入秘密信息,并采用了自适应方法决定每个参数可供秘密信息嵌入的比特位置.实验结果表明,该算法对音质的影响几乎可以忽略;实现了较强的抗隐写分析能力;与传统MIDI隐写算法相比,隐写容量也有了明显提高.     

波形变换域语音波形的帧间差分编码

本文提出一种新的语音波形的帧间差分编码算法，文中对帧间差分编码所遇到的帧匹配、过渡帧处理和量化器设计等问题进行了讨论，文末给出了汉语普通话几个常见单元音量化信噪比的测试结果。实验表明：采用四比特帧间差分编码，当信号采样频率为８ｋＨｚ时，其短时量化信噪比的平均值超过２９ｄＢ，利用归一化新波形的对称性、半周期取零技术和基音重复，预测误差用４比特量化时，可在数码率２ｋ～４ｋｂｐｓ情况下得到优质重建语音。     

0.6 kb/s声码器能量参数的高效量化

主观听觉测试表明,在0.6 kb/s声码器算法中,能量参数的量化精度与合成语音的质量有着密切的关系.为提高能量参数的量化精度,该文提出了一种基于预测矢量量化与比特资源动态分配的能量参数量化算法,在超帧编码过程中,充分利用基音周期在清音帧为固定值的特点,将其部分量化比特分配给能量参数,构造其二级码本,从而更好地量化能量参数.实验结果表明: 与基于增益-形状的量化算法相比较,该文提出的算法可以使能量参数的量化误差降低70%左右.