基于超混沌和扩展Cat映射的实时视频流加密算法

由于超混沌系统具有随机性好、可确定再生且密钥空间较大的特性，提出了一种基于四维连续超混沌系统和扩展Cat映射的实时视频流加密算法。由于流密码加密可增加密码的复杂度，而块密码加密可帮助流密码抵挡已知明文攻击，从而大大提高了密码的抗攻击性。因此，提出将流密码和块密码相结合实现视频流的实时加密，克服了现有的多数基于混沌系统的视频加密算法不能抵抗已知明文攻击和密钥空间小的缺点。该算法流密码采用四维连续超混沌方程进行加密，可同时生成4个混沌序列，

视频点播系统中基于流行度的视频许可控制算法

根据节目流行度将视频流分成热门和冷门两类 ,提出了基于流行度的视频流许可控制算法 ,对于不同流行度的视频流采用扩展幂级数广播或者单播等多种播发方案 ,给出了不同流行度视频流的带宽预测公式·最后对该算法进行了数值分析 ,分析结果表明不同的基于节目流行度的允许控制策略对整个系统请求阻塞概率是有影响的·该算法已经被应用于视频点播系统中 ,实验证明并发支持的用户数量大大增加·

基于超混沌和扩展Cat映射的实时视频流加密算法(英文)

为提高密码的抗攻击性,利用超混沌系统随机性好、可确定再生,且密钥空间较大的特性,提出了一种基于四维连续超混沌系统和扩展Cat映射的实时视频流加密算法。该算法将流密码和块密码相结合,实现视频流的实时加密,克服了现有的多数基于混沌系统的视频加密算法不能抵抗已知明文攻击和密钥空间小的缺点。流密码采用四维连续超混沌方程进行加密,可同时生成4个混沌序列,既提高了加密速度,又增加了密码的复杂度。块密码应用扩展的Cat映射,通过将信息置乱进行加密,Cat映射对初值和参数敏感,置乱效果好,且是双射函数,适合于信息的加密。实验结果表明,该算法安全性高,密钥空间大,能抵抗统计分析、差分攻击,密钥敏感性高,加密速度快,可达到3 Mb it/s,满足实时处理的要求。同时,该算法与视频压缩算法相独立,实现简单。

基于视频块的结构化时移流查询模型

针对基于结构化P2P的时移流系统的维护开销较大、扩展性较差等问题,提出一个基于视频块的结构化时移流查询模型。根据节点缓存的首视频块进行分层,通过节点注册缓存中所有视频块的方法,降低层节点需要维护的路由信息,解决系统中缓存视频块不能完全找到的问题。实验结果表明,该模型具有较高的缓存命中率、较好的查询性能和较低的维护开销。

面向手机的云端VR三维场景立体显示与交互框架

针对手机无法渲染可交互的高质量三维场景这一弊端,提出一种面向手机的云端VR应用框架。此框架结合云渲染和VR技术在手机端实现可交互高质量三维场景的立体显示,并以手机浏览器作为客户端,利用视频块流传输图像数据、消抖算法(AJA)处理交互数据,实现Web端轻量级渲染,不仅降低了移动端数据可视化运算成本,还避免使用插件和下载安装包。实验表明本文框架的显示帧率能达到30帧每秒,带宽控制在80 kb/s以内,能稳定地在手机上实现传统App无法实现的逼真VR体验。

基于Baker映射的视频流加密算法(英文)

随着Internet带宽的不断增长,基于流媒体传输的视频应用得到了迅速的发展。然而,由于数字电视、视频邮件、可视电话等具体视频流应用在网络环境中很容易遭受人为的攻击,因此,视频流的网络安全成为当前亟待解决的重要研究课题之一。近年来,虽然出现了很多图像和视频的加密算法,然而很多算法在安全性或加密速度上存在缺陷。为此,结合其他算法的优点,提出了一种流密码与块密码相结合的加密算法。其中流密码用来产生伪随机序列,块密码用来置乱数据。由于Baker映射经改进后可以抵挡已知明文攻击,并且实现简单,而4维超混沌方程则不但可提高加密速度,还可增加密码的复杂度,因此可将Baker映射与4维混沌伪随机序列发生器相结合,前者用于块密码加密,后者用于流密码加密,其不但具有安全性高、速度快的特点,并且与视频压缩算法相独立,实现简单。实验结果表明,该算法可以进行实时视频传输和处理。

基于Minidriver的MPEG-4视频流实时播放

介绍了DirectShow对WDM设备的支持及Minidriver驱动程序的工作原理,实现了基于StreamingMinidriver的MPEG-4视频流的实时接收、解码和播放。实验证明,该系统能实时接收播放多种格式视频流,图像清晰、流畅,控制灵活。

采用CUDA技术的视频图像块效应评价算法

为了对视频图像质量进行实时评价,在分析现有块效应评价算法基础之上,提出了在流处理器并行环境下视频图像块效应评价算法,采用CUDA技术实现该算法程序.实验结果表明,在NV Geforce GTX280上实现的并行算法比CPU上的串行算法提高了近30倍的效率.证明了CUDA技术在数字图像处理应用中具有极大的潜力,尤其是计算密集型任务处理.

基于文字混合特征的视频文本定位研究

针对视频中文本信息在视频序列和视频索引中的重要性,本文提出了一种基于文字混合特征的文本定位算法。该算法首先对视频序列中每隔25帧的单帧图像进行边缘检测和投影处理来提取文本块,然后用支持向量基进行筛选,排除非文本块的干扰,最后利用视频序列中相邻帧之间的相关性来搜索剩余帧中的文本块。本文的算法在提高检测速度的同时保证了较高的检测准确度。