基于多融合态的低密度三维模型信息隐藏算法

针对现有三维模型信息隐藏算法无法有效抵抗不均匀压缩的问题,提出一种基于多融合态的多载体低密度的信息隐藏算法。首先通过平移和缩放对多个三维模型进行定位、定向及定型;其次对三维模型进行不同角度的旋转,以中心点作为融合点进行融合,得到多个融合态;再次,利用局部高度和Mean Shift聚类分析算法对融合态模型的顶点进行能量划分,得到不同能量的顶点;最后,通过修改顶点坐标的方法将经过Arnold置乱变化的秘密信息快速隐藏于多个融合态和三维模型中。实验结果表明,该算法对抵御不均匀压缩的攻击有很好的鲁棒性且具有很高的不可见性。

特征点标注与聚类的三维模型信息隐藏算法

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击问题,提出一种新的基于特征点标注与聚类的隐藏算法。首先对三维模型进行边折叠操作,对其全部顶点进行标注排序;其次,利用局部高度理论和Mean Shift聚类分析算法对标注排序后的顶点进行能量划分;最后,利用Logistic混沌映射置乱和遗传算法对隐藏信息和载体信息进行优化匹配与修改,实现信息的最终隐藏。隐藏区域的数据按照能量权重进行了全局和局部的标注与筛选,有利于算法的鲁棒性和不可见性。实验结果表明,与基于三维内切球和轮廓标注的三维模型信息隐藏算法相比,该算法抵御单个或联合攻击的鲁棒性有明显的提高,且具有几乎相同程度的不可见性。