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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
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:四川大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014.11
  • 页码:1183-1191
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031, [2]信息工程大学信息系统工程学院,郑州450002, [3]盲信号处理重点实验室,成都610000
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170226,61373180);成都市科技计划(12DXYB214JH-002)
  • 相关项目:数字语音真实性的主动取证及其安全性研究
中文摘要:

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.

英文摘要:

A video steganalysis algorithm is proposed in this paper, which is used to detect the hidden in- formation via modulating H. 264/AVC intra-prediction mode. Based on the conclusion that as to the im- age's quantized differential DCT coefficient, the difference between the reconstructed signal and the o- riginal one has zero mean, it ~s found that the non-optimal intra-predietion mode which was modulated for covert communication will be converted to the natural optimum intra-prediction mode. Then the steganalysis scheme is proposed based on the transition probability matrix. Experimental results demon- strate that the algorithm is very effective in detecting hiding-data, moreover the embedding rate is very low.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,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(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542