本發(fā)明涉及視頻壓縮域的隱寫分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的h.265/hevc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析方法。

背景技術(shù)：

數(shù)字隱寫和隱寫分析(或稱隱寫檢測(cè))是信息安全領(lǐng)域的重要分支。數(shù)字視頻因其數(shù)據(jù)量大，能容納密信數(shù)量多的特點(diǎn)，成為理想的隱寫載體。h.265/hevc是最新的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，與前一代h.264/avc中以固定大小的宏塊作為編碼基本單元不同，h.265/hevc允許采用大小不一的編碼單元(codingunit，cu)，包括64×64，32×32，16×16和8×8。對(duì)紋理較復(fù)雜區(qū)域通常采用較小的編碼塊，而對(duì)平坦區(qū)域通常采用較大的編碼塊，這使得視頻編碼方式更加靈活，能同時(shí)兼顧精確度和碼率。與h.264/avc標(biāo)準(zhǔn)相比，在相同視覺(jué)質(zhì)量下，碼流長(zhǎng)度能減少一半。目前h.265/hevc已逐步應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)的各種產(chǎn)品中，因此研究以其為載體的隱寫與隱寫分析算法有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

視頻信息隱寫是將密信插入或稱隱藏到正常的視頻中，因此從信息論的角度可看成是對(duì)正常視頻添加噪聲，導(dǎo)致視頻失真增大，同時(shí)降低了視頻內(nèi)容在時(shí)域和空域上的相關(guān)性。具體來(lái)說(shuō)，在空域上使得同一幀內(nèi)相鄰像素值的相關(guān)性降低；而在時(shí)域上，由于時(shí)域預(yù)測(cè)的存在，噪聲也使得相鄰幀間像素值的相關(guān)性降低。常用的隱寫技術(shù)大致可從修改運(yùn)動(dòng)矢量、預(yù)測(cè)模式和量化后的變換系數(shù)這三個(gè)方面著手，本發(fā)明主要討論針對(duì)修改運(yùn)動(dòng)矢量的隱寫檢測(cè)技術(shù)。修改運(yùn)動(dòng)矢量對(duì)視頻的影響可從預(yù)測(cè)殘差，重壓縮編碼和相關(guān)性三個(gè)方面的變化體現(xiàn)出來(lái)：密信嵌入可能會(huì)使運(yùn)動(dòng)矢量指向其他參考?jí)K，導(dǎo)致預(yù)測(cè)殘差增大；而修改過(guò)的運(yùn)動(dòng)矢量在重壓縮編碼后有向原始運(yùn)動(dòng)矢量復(fù)原的趨勢(shì)；密信嵌入引入的噪聲會(huì)使空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性降低。因此，基于運(yùn)動(dòng)矢量的隱寫分析方法也主要是通過(guò)比較未嵌密視頻和已嵌密視頻在預(yù)測(cè)殘差、重壓縮編碼和/或運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性這三個(gè)方面上的統(tǒng)計(jì)特征差異，利用模式分類的方法來(lái)鑒別有無(wú)嵌密。隱寫分析中最常用的模式分類器包括支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)。

目前基于相關(guān)性異常的典型隱寫分析方法有su等人于2011年在signalprocessing期刊上發(fā)表的論文“avideosteganalyticalgorithmagainstmotion-vector-basedsteganography”，他們認(rèn)為密信的嵌入會(huì)改變運(yùn)動(dòng)矢量的統(tǒng)計(jì)特性，并利用運(yùn)動(dòng)矢量直方圖中心矩分別從時(shí)域和空域提取特征，最后將時(shí)域和空域特征串聯(lián)形成最終的分類特征向量，作為svm的輸入，進(jìn)行分類識(shí)別。2014年王麗娜等人在《電子學(xué)報(bào)》發(fā)表的論文《基于相關(guān)性異常的h.264/avc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析算法》提出隱寫操作會(huì)破壞空域上相鄰運(yùn)動(dòng)矢量的相關(guān)性，并且根據(jù)h.264預(yù)測(cè)分塊的特點(diǎn)設(shè)計(jì)四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈，提取其共生頻率特征，構(gòu)造svm分類特征向量。上述兩種方法的不足在于沒(méi)有考慮空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性之間的關(guān)系，前者僅將這兩類特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的串聯(lián)，而后者只利用了空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征。研究表明，在運(yùn)動(dòng)較劇烈的視頻幀中，空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性往往強(qiáng)于時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性；而在運(yùn)動(dòng)較緩慢的視頻幀中，時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性通常強(qiáng)于空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性。su等人的方法將空域和時(shí)域特征進(jìn)行簡(jiǎn)單串聯(lián)，其明顯不足是特征向量維數(shù)增大，運(yùn)算復(fù)雜度增高；而王麗娜等人的方法只選擇了空域特征，沒(méi)有充分利用時(shí)域上運(yùn)動(dòng)矢量的異常信息。由于h.264/avc和h.265/hevc視頻隱寫具有一定的相似性，本發(fā)明針對(duì)上述不足，提出了一種面向h.265/hevc視頻的時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的隱寫分析方法，能根據(jù)視頻的內(nèi)容和編碼特點(diǎn)，自適應(yīng)選擇時(shí)域和空域上反映運(yùn)動(dòng)矢量變化的特征，構(gòu)造svm特征向量。迄今為止，針對(duì)h.265/hevc視頻的時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇隱寫分析方法尚未見(jiàn)報(bào)道。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的h.265/hevc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析方法。本方法能夠自適應(yīng)選擇空域或時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征組成特征向量，在不增加特征維數(shù)的情況下有效地提高隱寫分析檢測(cè)率，減少分類器訓(xùn)練與分類的時(shí)間。

本發(fā)明的目的可以通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的h.265/hevc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1、將視頻碼流熵解碼到壓縮域，對(duì)于所有p幀讀取其編碼單元和預(yù)測(cè)單元?jiǎng)澐址绞健⑼活A(yù)測(cè)單元、運(yùn)動(dòng)矢量、運(yùn)動(dòng)矢量殘差這些壓縮域信息；

步驟2、提取空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征：對(duì)于每一個(gè)p幀，根據(jù)其預(yù)測(cè)單元?jiǎng)澐址绞?，將每個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量添加到空域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈ss中，在空域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈ss中，分別利用水平和垂直方向上的分量組成兩條鏈，計(jì)算兩條鏈之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小的方向進(jìn)行特征提取，將空域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈ss中該方向上的運(yùn)動(dòng)矢量分量存入特征提取對(duì)象ms中，并對(duì)其相鄰位置作差得到空域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈ds，對(duì)ds提取共生頻率特征，即得到空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征向量cs；

步驟3、獲取時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量：對(duì)每個(gè)預(yù)測(cè)單元獲取其鄰近已編碼幀中的同位預(yù)測(cè)單元，根據(jù)當(dāng)前預(yù)測(cè)單元與其參考幀的距離、同位預(yù)測(cè)單元與其參考幀的距離以及同位預(yù)測(cè)單元的運(yùn)動(dòng)矢量計(jì)算出當(dāng)前預(yù)測(cè)單元的時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量；

步驟4、提取時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征：將步驟3得到的時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量與當(dāng)前運(yùn)動(dòng)矢量作差，并根據(jù)其預(yù)測(cè)單元的劃分方式存入時(shí)域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈st中，分別利用水平和垂直方向上的分量組成兩條鏈，計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小的方向作為特征提取的對(duì)象，將該方向上的分量存入時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈dt中，對(duì)dt提取共生頻率特征，即得時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征向量ct；

步驟5、選擇候選視頻幀：利用相鄰幀的像素值計(jì)算當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度g，對(duì)于每一個(gè)g值，有一個(gè)相應(yīng)的閾值λ，利用運(yùn)動(dòng)矢量殘差計(jì)算其時(shí)空域相關(guān)性綜合值p，若p大于閾值λ，則確定該幀為候選視頻幀，并進(jìn)入步驟6，若p小于等于閾值λ，則不作為候選視頻幀，直接選擇空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征為其最終特征，并進(jìn)入步驟7；

步驟6、自適應(yīng)選取空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征：對(duì)于候選視頻幀，利用運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0的比例計(jì)算空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性的大小，分別計(jì)算空域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0所占的比例，若空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性較強(qiáng)，即空域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0所占比例較高，則選擇空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征為最終特征，若時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性較強(qiáng)，即時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0所占比例較高，則選擇時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征為最終特征；

步驟7、將提取的特征輸入分類器進(jìn)行訓(xùn)練與分類。

進(jìn)一步地，所述步驟2中，構(gòu)建空域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈，包括了上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣四條掃描鏈，其構(gòu)造方法是以編碼樹(shù)單元為基準(zhǔn)，分別將處于編碼樹(shù)單元上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣的運(yùn)動(dòng)矢量按順序添加進(jìn)上邊緣掃描鏈、下邊緣掃描鏈、左邊緣掃描鏈和右邊緣掃描鏈中，并將其首尾相連組成長(zhǎng)度為l的掃描鏈，由于h.265/hevc中，每個(gè)編碼樹(shù)單元的大小不變，因此處于同一邊緣的相鄰運(yùn)動(dòng)矢量間具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，不受預(yù)測(cè)塊大小的影響，利用運(yùn)動(dòng)矢量的水平和垂直分量組成長(zhǎng)度為l-1的兩條掃描鏈，分別對(duì)其計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小的方向提取特征。

進(jìn)一步地，所述步驟3中，h.265/hevc中時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量不是直接由同位預(yù)測(cè)單元的運(yùn)動(dòng)矢量獲得，而是經(jīng)過(guò)相應(yīng)的比例伸縮調(diào)整得到的，設(shè)當(dāng)前預(yù)測(cè)單元與參考幀的距離為td，同位預(yù)測(cè)單元與其參考幀的距離為tb，同位預(yù)測(cè)單元的運(yùn)動(dòng)矢量為col_mv，則當(dāng)前預(yù)測(cè)單元的時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量為(col_mv×td)/tb。

進(jìn)一步地，所述步驟4中，采用與步驟2類似的方法構(gòu)造時(shí)域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈和計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

進(jìn)一步地，所述步驟5中，選擇未嵌密的幀為候選視頻幀，因?yàn)閺奈辞睹芤曨l幀中提取相關(guān)性較強(qiáng)的特征作為最終特征能改善分類性能，提高分類正確率，判斷當(dāng)前幀是否為候選視頻幀的依據(jù)是該幀的運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度和時(shí)空域相關(guān)性存在一種對(duì)應(yīng)關(guān)系：運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度較高的視頻幀其時(shí)空域相關(guān)性較弱，運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度低的幀其時(shí)空域相關(guān)性較強(qiáng)，而嵌密操作會(huì)導(dǎo)致時(shí)空域相關(guān)性顯著減弱但運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度基本不變，本發(fā)明所述方法對(duì)每一運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度設(shè)定一個(gè)閾值，將時(shí)空域相關(guān)性綜合值大于閾值的幀確定為候選視頻幀。

進(jìn)一步地，所述步驟6中，利用運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0的比例來(lái)衡量空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性，由于運(yùn)動(dòng)矢量差分鏈?zhǔn)怯上噜忂\(yùn)動(dòng)矢量作差得到，相鄰運(yùn)動(dòng)矢量相等的越多，差分鏈中0的個(gè)數(shù)就越多，反之，差分鏈中0的個(gè)數(shù)越少。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

1、本發(fā)明創(chuàng)新性地將空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征相結(jié)合，能根據(jù)視頻內(nèi)容自適應(yīng)地選擇相關(guān)性較強(qiáng)的特征作為最終分類特征，能充分利用兩種相關(guān)性的互補(bǔ)性質(zhì)，提高隱寫分析檢測(cè)率。

2、本發(fā)明對(duì)于候選視頻幀，在時(shí)域和空域上選擇相關(guān)性較大的特征作為最終的分類特征，特征向量的維數(shù)和僅使用空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征或時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征時(shí)一致，相比于特征串聯(lián)的方法特征維數(shù)能減少一半，因此本方法具有較低的分類復(fù)雜度和較快的分類速度；

3、本發(fā)明創(chuàng)新性地將h.265/hevc新的運(yùn)動(dòng)矢量預(yù)測(cè)特點(diǎn)用于隱寫分析中，通過(guò)獲取當(dāng)前預(yù)測(cè)單元的時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量，提取其時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性，利用h.265/hevc中時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性比h.264/avc中的更強(qiáng)的特點(diǎn)，改善空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征的表現(xiàn)；

4、本發(fā)明僅需在h.265/hevc標(biāo)準(zhǔn)的解碼端進(jìn)行，無(wú)須經(jīng)過(guò)復(fù)雜度極高的編碼過(guò)程，具有計(jì)算復(fù)雜度低，運(yùn)行速度快的特點(diǎn)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例一種基于時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的h.265/hevc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析方法的流程框圖。

圖2(a)為本發(fā)明實(shí)施例構(gòu)造上邊緣掃描鏈?zhǔn)疽鈭D，圖2(b)為構(gòu)造下邊緣掃描鏈?zhǔn)疽鈭D，圖2(c)為構(gòu)造左邊緣掃描鏈?zhǔn)疽鈭D，圖2(d)為構(gòu)造右邊緣掃描鏈?zhǔn)疽鈭D。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例h.265/hevc時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量示意圖。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中分類結(jié)果的roc曲線圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。

實(shí)施例：

本實(shí)施例提供了一種基于時(shí)空域特征自適應(yīng)選擇的h.265/hevc視頻運(yùn)動(dòng)矢量隱寫分析方法，流程框圖如圖1所示，主要分為七個(gè)步驟，包括解碼視頻提取壓縮域信息，提取空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征，獲取時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量，提取時(shí)域相關(guān)性特征，選取候選視頻幀，自適應(yīng)選擇空域或時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征作為最終分類特征，訓(xùn)練與分類識(shí)別。下面以10個(gè)cif視頻組成的視頻庫(kù)作為實(shí)施例來(lái)詳細(xì)介紹本發(fā)明的實(shí)施過(guò)程。實(shí)施例中采用h.265/hevc官方測(cè)試模型hm-13.0作為解碼器，載密視頻可由原始視頻經(jīng)過(guò)具有一定嵌入量的典型隱寫操作得到，本實(shí)施例采用aly等人在ieeetransactionsoninformationforensicsandsecurity期刊上發(fā)表的經(jīng)典論文“datahidinginmotionvectorsofcompressedvideobasedontheirassociatedpredictionerror”中的方法來(lái)制作滿嵌的載密樣本。

第一步，解碼視頻提取壓縮域信息。

解碼視頻碼流的主要目的是為后續(xù)隱寫分析提供必要的參數(shù)，比如預(yù)測(cè)塊劃分方式、運(yùn)動(dòng)矢量、運(yùn)動(dòng)矢量殘差等信息。以上述cif視頻為例，將視頻二進(jìn)制碼流熵解碼到壓縮域，獲取每個(gè)p幀中每個(gè)編碼單元、預(yù)測(cè)單元的劃分方式，為第二步獲得四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈提供判斷依據(jù)。在h.265/hevc中，每個(gè)編碼樹(shù)單元都有一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量域m_accumvfield，包含了該編碼樹(shù)單元中所有的運(yùn)動(dòng)矢量，我們可以根據(jù)每個(gè)預(yù)測(cè)單元在編碼樹(shù)單元中的偏移量來(lái)獲取運(yùn)動(dòng)矢量。

第二步，提取空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征。

由于h.265/hevc中預(yù)測(cè)單元?jiǎng)澐址绞蕉鄻忧掖笮〔灰?，因此一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量可能在同一方向上有多個(gè)相鄰的運(yùn)動(dòng)矢量，造成相關(guān)性提取困難。本實(shí)施例采用四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈的方法來(lái)描述運(yùn)動(dòng)矢量的鄰域關(guān)系。h.264/avc中編碼的基本單元是宏塊，而h.265/hevc中編碼基本單元是編碼單元。與h.264/avc中宏塊大小固定不同，h.265/hevc中編碼單元的大小是可變的，其可由固定大小的編碼樹(shù)單元?jiǎng)澐值玫?，因此本方法以編碼樹(shù)單元而非編碼單元為基準(zhǔn)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈。由于每個(gè)編碼樹(shù)單元大小不變，因此處于同一邊緣的相鄰運(yùn)動(dòng)矢量間具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，不受預(yù)測(cè)塊大小的影響。如圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)與圖2(d)所示，粗實(shí)線圍成的正方形為一個(gè)編碼樹(shù)單元，細(xì)實(shí)線圍成的正方形為一個(gè)編碼單元，虛線圍成的矩形為一個(gè)預(yù)測(cè)單元，本方法分別將處于編碼樹(shù)單元上邊緣和下邊緣預(yù)測(cè)塊，即圖2(a)與圖2(b)中陰影塊中的運(yùn)動(dòng)矢量按從左到右的順序添加進(jìn)上邊緣掃描鏈和下邊緣掃描鏈中，將處于編碼樹(shù)單元左邊緣和右邊緣預(yù)測(cè)塊，即圖2(c)與圖2(d)中陰影塊中的運(yùn)動(dòng)矢量按從上到下的順序添加進(jìn)左邊緣掃描鏈和右邊緣掃描鏈中，從而保證每個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量同個(gè)方向鄰域的唯一性，并簡(jiǎn)化相關(guān)性的提取。

將四個(gè)方向的掃描鏈按上邊緣掃描鏈、下邊緣掃描鏈、左邊緣掃描鏈、右邊緣掃描鏈的順序首尾相連，得到長(zhǎng)度為l的運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈ss(記ss中所有運(yùn)動(dòng)矢量水平分量構(gòu)成的集合為ssx，所有運(yùn)動(dòng)矢量垂直分量構(gòu)成的集合為ssy)，并將其劃分為i＝1到l-1和i＝2到l兩組運(yùn)動(dòng)矢量集合(i為ss中的位置)，分別利用運(yùn)動(dòng)矢量垂直方向和水平方向分量計(jì)算這兩組運(yùn)動(dòng)矢量集合的皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

其中，rx和ry分別表示運(yùn)動(dòng)矢量水平和垂直方向的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其取值范圍是[-1,1]。ssx,i和ssx,i+1分別表示ss中第i個(gè)和第i+1個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量水平方向分量，ssy,i和ssy,i+1分別表示ss中第i個(gè)和第i+1個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量垂直方向分量，和分別如下式定義：

本實(shí)施例對(duì)皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較小的方向進(jìn)行特征提取，因?yàn)樵摲较蛏系倪\(yùn)動(dòng)矢量分量相關(guān)性較差，隱寫對(duì)其相關(guān)性破壞更嚴(yán)重。選取運(yùn)動(dòng)矢量方向并生成后續(xù)特征提取對(duì)象ms的規(guī)則如下：

對(duì)ms中的每個(gè)相鄰運(yùn)動(dòng)矢量分量作差，得到空域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈ds,即：

dsi＝msi-msi+1(8)

對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈提取共生頻率特征，即對(duì)ds中兩個(gè)相距為l的運(yùn)動(dòng)矢量分量計(jì)算其分別等于n和m的聯(lián)合概率：

其中n和m取[-2,2]中的整數(shù)，l取1或2。根據(jù)上式對(duì)n，m和l的每個(gè)取值計(jì)算聯(lián)合概率，并依次添加進(jìn)空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征向量cs中。

第三步，獲取時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量。

對(duì)于當(dāng)前幀中的每個(gè)預(yù)測(cè)單元，其時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量可由同位預(yù)測(cè)單元的運(yùn)動(dòng)矢量，同位預(yù)測(cè)單元與其參考幀的距離和當(dāng)前幀與參考幀之間的距離按比例伸縮得到。因?yàn)閔.265/hevc中運(yùn)動(dòng)矢量的時(shí)域預(yù)測(cè)主要利用了物體勻速運(yùn)動(dòng)的思想，如果確定了相隔一定距離的兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)矢量，則在這兩幀之間任意一幀的預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量可以由該幀到這兩個(gè)參考幀間的距離計(jì)算得到。如圖3中h.265/hevc時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量示意圖所示，本方法通過(guò)獲取當(dāng)前預(yù)測(cè)單元的同位預(yù)測(cè)單元col_pu，并根據(jù)col_pu與其參考幀的距離tb，col_pu所對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)矢量col_mv以及當(dāng)前預(yù)測(cè)單元與參考幀的距離td，由下式計(jì)算出時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量：

第四步，提取時(shí)域相關(guān)性特征。

對(duì)于獲得的時(shí)域預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)矢量，將其與當(dāng)前運(yùn)動(dòng)矢量作差，并按照?qǐng)D2所示的方法將其存入時(shí)域四向運(yùn)動(dòng)矢量掃描鏈st中(記st中所有運(yùn)動(dòng)矢量水平分量構(gòu)成的集合為stx，所有運(yùn)動(dòng)矢量垂直分量構(gòu)成的集合為sty)，然后分別利用運(yùn)動(dòng)矢量的水平和垂直分量所組成的兩條鏈，根據(jù)公式(1)(2)計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，記為rtx和rty。選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較小的方向作為特征提取的對(duì)象，將該方向上的運(yùn)動(dòng)矢量分量存入時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈dt中，即：

對(duì)時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈dt，根據(jù)公式(9)提取時(shí)域共生頻率特征，得到時(shí)域相關(guān)性特征向量ct。

第五步，選取候選視頻幀。

本實(shí)施例選取候選視頻幀的目的是為了確定未嵌密的視頻幀，并讓其相關(guān)性高的特征作為最終分類特征。有些未嵌密視頻幀本身空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性不強(qiáng)，可能與載密視頻幀相差無(wú)幾，這種幀很容易導(dǎo)致分類錯(cuò)誤，從而降低總體的檢測(cè)率。而時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性和空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性往往具有互補(bǔ)性，在運(yùn)動(dòng)劇烈的視頻中空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性強(qiáng)于時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性，在運(yùn)動(dòng)緩慢的視頻中，時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性強(qiáng)于空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性，因此對(duì)于未嵌密視頻幀可以通過(guò)選擇較高相關(guān)性的特征來(lái)改善總體的分類性能，但應(yīng)盡量避免載密視頻幀的影響，因?yàn)閷?duì)載密視頻幀選擇較高相關(guān)性的特征反而會(huì)降低識(shí)別率。

對(duì)于每個(gè)p幀，通過(guò)相鄰幀上的像素值求取其運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度：

其中，k為第k個(gè)p幀，m和n是視頻幀的寬度和高度，在本實(shí)施例中分別為352和288。fk(i,j)和fk-1(i,j)分別表示第k幀和第k-1幀在(i，j)位置處的像素值。g(k)越大則代表視頻幀運(yùn)動(dòng)越劇烈，反之則代表視頻幀運(yùn)動(dòng)越平緩。

對(duì)于每個(gè)p幀，通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量殘差均值的倒數(shù)衡量其時(shí)空域相關(guān)性綜合值：

其中avgmvd(i)為第i個(gè)編碼樹(shù)單元里運(yùn)動(dòng)矢量殘差值的均值。ctunum是p幀中所有編碼樹(shù)單元的數(shù)量，在本實(shí)施例中為30。公式(13)中求取每個(gè)編碼樹(shù)單元的平均mvd長(zhǎng)度由下式表示：

其中，ctuwidth和ctuheight分別表示編碼樹(shù)單元的寬度和高度，在本實(shí)施例中都為64，puwidth(i,j)和puheight(i,j)分別表示第i個(gè)編碼樹(shù)單元中第j個(gè)預(yù)測(cè)單元的寬度和高度，mvd(i,j)表示第i個(gè)編碼樹(shù)單元中第j個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量殘差值，包括xij和yij兩個(gè)分量，其長(zhǎng)度計(jì)算方法如下：

計(jì)算出當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度g和時(shí)空域相關(guān)性綜合值p后，若運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度值大于等于4，則認(rèn)為運(yùn)動(dòng)較為劇烈，時(shí)域相關(guān)性很差，基本不具備參考性，直接取空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征為最終分類特征，否則將p與公式(16)中的閾值λ進(jìn)行比較，若p大于閾值λ，則該幀為候選視頻幀并進(jìn)入第六步，若p小于等于閾值λ，則該幀不作為候選視頻幀，直接取空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征為最終分類特征。

第六步，自適應(yīng)選擇空域或時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征作為最終分類特征。

對(duì)于所選的候選視頻幀，通過(guò)計(jì)算其運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0的比例來(lái)求取該幀的空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性：

其中zeronums和zeronumt分別為空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈中0的數(shù)量，length(ds)和length(dt)分別為空域和時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量四向差分鏈的總長(zhǎng)度。

若rs>＝rt，則選擇空域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征作為最終分類特征，若rs<rt，則選擇時(shí)域運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性特征作為最終分類特征。

第七步，訓(xùn)練與分類識(shí)別。

將獲得的最終特征輸入分類器進(jìn)行訓(xùn)練與分類識(shí)別。本實(shí)施例將50％的視頻幀作為訓(xùn)練樣本，另外50％視頻幀作為測(cè)試樣本，采用lib-svm進(jìn)行訓(xùn)練與分類，得到真陽(yáng)性率(載密視頻中所有p幀被檢測(cè)為載密視頻的比率)為91.165％，真陰性率(未載密視頻中所有p幀被檢測(cè)為未載密視頻的比率)為92.272％。本實(shí)施例中，分類結(jié)果的roc曲線如圖4所示，可以看到roc曲線靠近左上角，有較好的分類性能，證明了本發(fā)明的有效性。

以上所述，僅為本發(fā)明專利較佳的實(shí)施例，但本發(fā)明專利的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明專利所公開(kāi)的范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明專利的技術(shù)方案及其發(fā)明專利構(gòu)思加以等同替換或改變，都屬于本發(fā)明專利的保護(hù)范圍。