一种基于部分基矩阵稀疏约束非负矩阵分解的抵抗大强度剪切攻击视频水印构架

该文提出一种部分基矩阵稀疏约束的非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints on Parts of the Basis Matrix,NMFSCPBM)方法,其次将水印嵌入在NMFSCPBM分解后的基矩阵大系数中,利用NMFSCPBM提取视频运动特征自适应控制水印嵌入强度。最后,在水印检测时,只要残余视频中包含有视频最小剩余子块数,就可以恢复出完整基矩阵,进而提取出完整水印。实验表明,与同类方法相比,该方法抵抗强剪切攻击的能力获得了较大程度提升。

语音信号中相位信息的听觉感知研究

通过主观听觉测试实验,研究了语音信号中相位信息对人的听觉感知的影响.实验结果表明,保持语音信号的幅度谱不变,在改变其相位谱时,只要重建信号在时域中的包络不变,重建语音和原始语音就不存在主观听觉上的差异.重建语音的听觉感知效果主要取决于附加相位对频率的导数的起伏幅度.重建语音中不同频率分量之间的最大相对时移决定语音感知的质量,当最大相对时移小于10ms时,语音感知质量最优;只要相位失真带来的不同频率分量之间的最大相对时移小于20ms,就不会影响对连续语音的正常理解.

基于听觉掩蔽特性的扩频信息隐藏方法

在前人数字水印音频隐藏技术的基础上,提出了一种基于听觉掩蔽特性的扩频信息隐藏算法,该算法充分利用了扩频系统抗干扰性强、隐蔽性好的特点,引入了子带分割及多相离散余弦滤波器组的思想,为了补偿由于信道噪声等引起的错误,提高接收端数据提取的正确率,该算法还使用了冗余和纠错编码技术,有效地解决了传统信息隐藏算法知觉相似性、鲁棒性及安全性差的问题,属盲检测算法,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。

一种抵抗强剪切攻击的鲁棒性数字水印算法

为了增强水印的抗几何攻击能力,提出了一种能够抵抗强剪切攻击的鲁棒性水印算法,即把水印嵌入在代表宿主载体基本特征的基矩阵中.理论分析表明:这种算法可以获得智能特征以抵抗强剪切攻击;可对水印进行加密扩频调制以增强隐蔽性;通过比较合成图像与原始图像的峰值信噪比,可自适应调整水印嵌入强度;引入改进的PCA(Principal Component Analysis)方法,加强了矩阵元素之间的联系,提高了算法的效率.实验表明,当图像剪切程度达到87.50%时,水印检测正确率为100%,同时算法对有损压缩、滤波、噪声等常规攻击同样具有良好的鲁棒性;算法嵌入容量大,宿主载体可为图像、音频等多种形式,是一个具有普适性的盲水印方案.

一种新的Contourlet域鲁棒水印算法

为提高水印算法的鲁棒性和效率,提出了一种基于图像纹理特征的自适应鲁棒水印算法.选定灰度共生矩阵的能量、熵、对比度3种纹理特征量,通过Mean Shift聚类算法快速准确地提取图像强纹理区域,在图像强纹理的Contourlet变换域大系数中添加水印,通过纹理聚类结果自适应选择水印嵌入位置,控制嵌入强度.实验表明,这种算法对多种攻击(高斯低通滤波、维纳滤波、中值滤波、椒盐加噪、高斯加噪、JPEG攻击、剪切攻击)表现出强的鲁棒性,收敛速度明显优于基于FCM聚类以及K均值聚类的水印算法.

融合HCRF和AAM的足球视频精彩事件检测

精彩事件检测在体育视频语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,创新性地提出了一种融合了HCRF和情感激励模型(affective arousal model,AAM)的精彩事件检测方法.首先,通过精彩事件视频结构语义分析,定义了13种多模态语义线索,以准确描述精彩事件富含的语义信息;其次,在基于概念格的多模态语义线索聚类基础上,添加时域特征信息,以构建特征值加权的情感激励模型,得到了各类精彩事件的情感激励值;最后,在小规模训练样本情况下,有效建立了各类精彩事件检测的HCRF模型,基于视频语义镜头序列、情感激励值序列和精彩事件之间的映射关系,从多模态语义线索、视频结构语义、情感语义等多个维度挖掘了精彩事件的潜在规律,实现了同一HCRF模型下各类精彩事件的同时检测.实验证明了该方法的有效性.

一种3DHOGTCC和3DHOOFG的行为识别新框架

行为识别在语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.为了实现对视频行为的准确描述,提出了2类构建稠密轨迹运动描述子的方法.1)通过光流约束和聚类,实现对运动区域的稠密采样,以获取行为的局部位置信息;2)选取目标运动角点为特征点,通过对特征点的跟踪获取运动轨迹;3)在以轨迹为中心的视频立方体内,分别构建三维梯度方向直方图(3Dhistograms of oriented gradients in trajectory centered cube,3DHOGTCC)描述子和三维光流梯度方向直方图(3Dhistograms of oriented optical flow gradients,3DHOOFG)描述子,用以对运动的局部信息进行准确描述.为了充分利用行为发生的场景信息,提出了一种融合动态描述子和静态描述子的行为识别新框架,使得动态特征与静态特征相互融合支撑,即使在摄像头运动等复杂场景下,亦能取得较好的识别效果.在Weizmann和UCF-Sports数据库采用留一交叉验证,在KTH和Youtube数据库采用4折交叉验证.实验证明了提出新框架的有效性.

一种基于固定附加相位修正的音频信息隐藏方法

传统的音频信息隐藏方法均不能严格保证有很好的知觉相似性,因而隐蔽性差。该文提出了一种基于全局相位修正的信息隐藏方法,即固定附加相位法。该方法基于人的听觉对音频信号相位信息的不敏感特性,通过修正多帧信号使其具有相同群延迟特性来实现信息隐藏。实验及仿真结果表明,在无信道干扰条件下,与传统各种方法相比,该方法几乎不会导致听觉感知的任何失真,听觉相似性最好,误码率低,适用于宿主载体为高音质的音频信号。

基于无线局域网络技术的PACS系统

随着人们对医疗系统准确性、及时性、方便性要求的不断提高,医疗数据与图象的处理、存档及传输等技术成为大量的医疗系统人员近年来研究的热点。DICOM标准的出现又进一步大大推进了这一领域的研究。该文分析了目前我国医疗处理及传输技术的现状,提出了一种基于无线局域网的PACS解决方案,对该系统的体系结构和关键技术进行了剖析,并分析了它在未来医疗系统发展中的重要作用。

一种强稳健性的抗几何攻击图像水印算法

数字图像水印的抗几何攻击能力一直是研究的热点和难点。提出了一种基于奇异值分解的抗几何攻击图像水印算法,算法利用了奇异值良好的稳定特性,通过对宿主载体和水印图像的奇异值进行混合运算嵌入水印,同时引入了FastICA算法,在满足算法强稳健性和透明性的同时,保证了快速的收敛性和盲提取要求,属于新观点创新。实验结果表明,算法能很好地抵抗高斯低通滤波、维纳滤波、中值滤波、椒盐加噪、高斯加噪、JPEG有损压缩等多种攻击,对旋转、剪切、缩放、平移、错切几何攻击具有优于传统小波算法无法比拟的强鲁棒性,提取水印与原水印相关系数NC(Normalized Cross-Correlation)平均优于小波算法43.35%,显示了算法的独特优势。

LBM的医学影像非刚体配准新方法

为了提高医学影像的配准性能,利用流体粒子运动可以模拟任意自由复杂形变的特性,将医学影像配准问题转化为粘滞流体力学物理问题,提出了一种基于离散格子玻耳兹曼方法(LBM)的非刚体配准新方法.配准过程是把浮动影像、目标影像和浮动影像的灰度差以及像素点分别视为粘滞流体、外力以及流体粒子,通过LBM方程模拟浮动影像像素点在外力作用下的流动,使影像产生位移场,发生形变.当两幅影像的灰度值接近一致时,外力消失,流体流动停止,影像达到配准.建立了含外力项的粘性可压缩LBM方程,并对边界条件、初始条件和速度模值进行了定义.实验结果表明,文中方法与同类方法相比,配准性能得到了全面提升,提高了配准效率,适合大形变配准场合.

一种自适应的音频信息隐藏算法

在前人数字水印音频隐藏技术的基础上,提出了一种基于听觉掩蔽特性的扩频信息隐藏算法。该算法充分利用了扩频系统抗干扰性能强、隐蔽性好的特点,引入了子带分割及多相离散余弦滤波器组的思想,为了补偿由于信道噪声等引起的错误,提高接收端数据的提取正确率,该算法还使用了冗余和纠错编码技术,有效地解决了传统信息隐藏算法知觉相似性差、鲁棒性差及安全性差的问题。实验结果表明这种算法是非常有效的,属盲检测算法。

一种AVS压缩域视频语义鲁棒水印方法

为了大幅度提高水印方法的鲁棒性,提出了一种视频语义水印方法,利用高级语义稳定且不易受攻击的特点,将视频语义与水印相结合.该方法将关联规则挖掘看作约束优化问题,使用改进的克隆选择算法进行模糊关联规则挖掘,以提取运动语义和纹理语义,并在线生成动态视频语义水印;根据运动语义自适应确定感兴趣镜头,根据纹理语义自适应确定感兴趣Ⅰ帧,根据人眼视觉掩蔽特性,选择运动剧烈和运动缓慢区域作为感兴趣区域,将水印嵌入在感兴趣Ⅰ帧的亮度子块预测残差离散余弦变换中频系数上;利用视频纹理特征,自适应控制水印嵌入强度.实验和分析表明,该方法不仅对各种常规攻击鲁棒,而且对帧重组、帧内裁剪和帧删除等视频特有攻击表现出强的鲁棒性.

多维语义线索和HCRF模型的足球视频精彩事件检测

足球视频精彩事件检测一直是视频语义分析领域研究的热点和难点.文中利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,提出一种多维语义线索和HCRF的角球、点球和红黄牌精彩事件检测框架.首先通过对精彩事件视频结构语义进行分析,定义了10种多维语义线索,以准确描述精彩事件富含的语义信息;然后对视频片段进行物理镜头分割,对镜头关键帧提取多维语义线索得到特征矢量,再将测试视频片段中所有镜头的特征矢量共同构成观察序列;最后在小规模训练样本的情况下将观察序列作为HCRF模型的输入,建立了精彩事件检测的HCRF模型.文中基于音视频底层特征、多维语义线索及精彩语义事件之间的映射关系,从视频结构语义的多个维度挖掘了精彩事件的内在规律,准确地实现了精彩事件的检测.实验结果表明了该框架的有效性.

基于混沌序列的音频信息隐藏方法研究

随着人们对信息隐藏技术的要求越来越高,许多新的方法应运而生。论文针对经典的“低比特位音频信息隐藏方法”存在抗攻击能力差的弱点,通过研究提出“一种基于混沌序列的音频信息隐藏方法”,该方法对经典的“低比特位音频信息隐藏方法”进行了两个方面的重要改进。系统仿真结果表明,混沌序列用于信息隐藏,具有很高的安全性及鲁棒性,是一种高安全性的信息隐藏和隐蔽通讯方案。

一种INMF的抵抗强几何攻击视频水印构架

提出一种增量非负矩阵分解(Incremental non-negative matrix factorization,INMF)的抵抗强几何攻击视频水印构架.本构架将加密水印嵌入在宿主视频子块INMF分解的基矩阵若干大系数中,根据时间对比阈值自适应控制水印嵌入强度;利用surf算子提取视频特征点,校正水印检测前的几何参数.对于水印检测端首先进行几何参数校正,并对残余视频中的不完整子块进行预测修复;然后利用完整子块的非负矩阵和系数矩阵恢复完整基矩阵,进而提取完整水印.实验表明,本构架能够有效抵抗高强度剪裁、旋转、平移等几何攻击,能够抵抗帧删除、帧插入等视频特有攻击,与同类方法相比,抵抗几何攻击的能力获得了较大程度提升.

HCRF和网络文本的精彩事件自动检测定位

利用隐条件随机场(HCRF)在表达和识别语义事件方面的强大功能,并结合网络直播文本信息,提出了一种新的精彩事件自动检测框架.首先,通过对网络直播文本进行分析处理,获得每种精彩事件对应的关键词组合;其次,对待检测的网络直播文本进行分类,获得每个精彩事件发生的时间标签;然后,构建用于提出的语义镜头标注的HCRF模型,实现多种语义镜头的同时标注,得到视频语义镜头标签序列;最后,结合多模态语义线索,在小规模训练样本的情况下,有效建立了精彩事件检测与定位的HCRF模型.文中基于视频底层特征、多模态语义线索及精彩语义事件之间的映射关系,从结构语义的多个维度挖掘了精彩事件的内在规律,准确实现了精彩事件的自动检测、定位与分割.实验结果证明了该模型的有效性.

一种面向AVS的视频内容多重水印框架

提出了一种稀疏约束的非负矩阵分解方法,利用该方法提取视频运动分量,利用离散余弦变换(DCT)变换的交流(AC)能量系数提取视频纹理特征,采用两种特征分量的线性组合自适应控制水印的嵌入位置和强度;根据视频I帧宏块能量生成动态鲁棒水印和两类脆弱水印,分别用于检测攻击位置和恢复攻击位置;将鲁棒和脆弱水印分别嵌入在I帧亮度子块的DCT中频和高频最大系数上.实验表明,文中的鲁棒水印对常规攻击和视频特有攻击都表现出强的鲁棒性,两类脆弱水印混合检测机制,对篡改敏感、定位准确,时域同步攻击下能够精确恢复出受攻击的视频帧位置;文中提取水印不需要完全解码,可满足实时检测需求.

一种抵抗几何攻击的视频低维流形双水印方法

提出了一种能够有效抵抗几何攻击的视频双水印方法,挖掘了一种几何形变不变量-视频低维流形,理论推导和实验验证了其几何不变性.首先根据不同视频镜头的低维流形实时生成零水印及动态水印;为了兼顾鲁棒性和透明性,将水印嵌入在大能量AVS预测残差DCT中频系数上;深入研究了视频时空三维特性,利用低维流形有效量化表征了视频运动信息,建立了包含运动特征、亮度特征及纹理特征的视觉动态掩蔽模型,以自适应控制水印嵌入强度.实验结果表明,该方法可以有效抵抗中心裁剪、不规则裁剪、行裁剪、旋转、缩放和平移等大强度几何攻击及其联合攻击,如旋转加边角裁剪、中心裁剪加旋转等,对于常规信号处理及多种视频水印攻击也具有强鲁棒性.

正交指数约束的平滑非负矩阵分解方法及应用

提出了一种正交指数约束的平滑非负矩阵分解方法,该方法将非负矩阵分解为基矩阵、列归一化平滑矩阵和系数矩阵之积,同时在目标函数中加入了正交指数约束,保证了低维特征的非负性和局部化,减小了分解误差,提高了稀疏性的调节能力。将该方法应用于数据降维、特征稀疏性比较、有遮挡人脸识别和视频运动特征提取。实验结果表明,该方法比同类方法具有更好的性能。