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一种HEVC帧内预测模式快速选择算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2015.8.1
  • 页码:1-8
  • 分类:TN919.81[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
  • 相关基金:国家自然科学基金(61301247,61300055)、浙江省自然科学基金(Z15F020010)、浙江省重中之重学科开放基金(xkx11405)和宁波大学优秀学位论文培育基金(py2013005)资助项目
  • 相关项目:压缩域音频隐写分析关键技术及理论研究
中文摘要:

提出了一种基于预测模式相关性的高效视频编码(HEVC)隐写检测方法。首先定义帧内预测模式相关性的概念;然后通过实验,分析隐写前后帧内4×4亮度块中35种帧内预测模式的相关性统计数据的变化情况;最后选择35个隐写前后变化较大的相关性数据构成视频特征,并利用支持向量机(SVM)分类器进行隐写检测。实验表明,本文检测方法的特征维数低,计算复杂度小,对修改帧内预测模式的隐写算法具有良好的检测效果。

英文摘要:

At present,information hiding algorithm based on modified intra-prediction mode has been pro- posed in the H. 265/HEVC. The steganographic algorithm embeds secret information by modifying the intra-prediction mode. But there is no steganalysis method for H. 265/HEVC from the available litera- ture. This paper proposes a steganalysis method based on the correlation of intra-predietion mode. The concept of the correlation of intra-prediction mode is defined firstly, then we analyze the correlation of 35 kinds of intra-prediction modes in the 4 X 4 luma block before and after information hiding through abun- dant experimenl data. 35 correlation data which change a lot after information hiding are chosen to con- stitute the video features. Lastly, the video features will be sent to support vector machine (SVM) classi- fier to finish the detection of information hiding. Experimental results demonstrate that the algorithm has good detection effect while the feature dimension is low, and the computational complexity is small.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887