[发明专利]基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种视频处理技术领域的方法，具体是一种基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹方法。

背景技术

随着多媒体技术和网络技术的迅猛发展，互联网上的数字媒体应用正在呈爆炸式增长，越来越多的商家通过网络直接发布其所拥有的数字作品，数字产品版权保护问题日益突出，并已成为阻碍信息数字化发展的重要障碍。如何防止数字产品被非法复制与传播，保护版权所有者的合法权益，已经成为维持社会长治久安的重要问题，利用数字水印和数字指纹技术进行版权保护日益受到关注。

数字指纹是一种新型的数字版权保护技术，在一个数字指纹系统中，每个购买者(用户)都会被分配一段不同的标示性识别代码——指纹，版权拥有者再利用数字水印技术将用户指纹嵌入到数字媒体中，然后再将嵌入了指纹的数字媒体分发给相应的用户。当发行商发现盗版行为时，通过提取盗版产品中的指纹，能够确定并追踪非法复制的来源，对盗版者进行起诉，从而起到版权保护的作用。

在数字指纹技术发展的同时，针对数字指纹的各种攻击技术也在不断发展，主要包括物理攻击和合谋攻击两大类攻击方式。物理攻击通过对数字作品的物理变换来达到删除指纹的目的。常见的物理攻击如旋转、缩放、JPEG压缩、低通滤波、加噪等手段。合谋攻击是指多个用户联合起来，通过比较视频中的不同之处确定出视频中部分指纹标记的位置，通过对这些位置上的标记进行削弱、修改、删除，甚至添加新的标记，从而制造出一份新的作品视频并将其分发，希望能够逃避跟踪。数字指纹的设计也需要考虑到对这些攻击的抵抗能力。

经过对现有技术的检索发现，Joachim J.Eggers等人在“Scalar Costa Scheme for Information Embedding”(信息嵌入的标量Costa方案)中提出了一种数字水印嵌入方式——标量Costa算法(Scalar Costa Scheme：SCS)，这是一种可靠的信息嵌入技术。在此基础之上，作者在此文又提出了将Spread Transform(扩展变换，ST)与标量Costa算法结合，来改进原算法，减少其误码率。

肖俊等人在“扩展变换抖动调制(STDM)水印算法中投影向量的研究”中着重对扩展变换中投影向量进行了讨论，对使用各种投影向量在STDM中的效果及各种情况下的优缺点进行了详尽的研究。对STDM中的投影向量进行了讨论。研究结果表明，选择不同的投影向量对STDM算法的鲁棒性有很大的影响：就对抗JPEG压缩的性能而言，选择平行向量最佳；就对抗高斯噪声的性能而言，选择中频向量最佳。另外，仅从人类感知系统(HVS：Human vision System)的角度来选择投影向量不能得到理想的性能，但是为了充分利用HVS改善视觉效果的特点，，可以将HVS与其他选择方法相结合来共同确定投影向量。实验结果表明，结合HVS来选择投影向量不仅可以减少嵌入失真，改善嵌入水印后图像的视觉效果，而且不影响其鲁棒性，甚至可以进一步提高其鲁棒性。

R.Safavi-Naini和Y.Wang在“Collusion secure q-ary fingerprinting for perceptual content”(合谋安全的q进制感知媒体指纹)中，详细介绍了纠错码数字指纹。纠错码指纹的基本思想是：纠错码所有可能的码元分别对应一个扩频序列，不同码元对应的扩频序列相互正交，原始载体信息被划分成与纠错码长度相等的段，每个段嵌入该位置纠错码码元对应的扩频序列。嵌入假设被修改为允许在被检测出的指纹位置和未检测出的指纹位置对指纹进行修改，从而更符合感知媒体的情况。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹方法，基于扩展变换标量Costa方案(Spread Transform Scalar Costa Scheme，ST-SCS)和纠错码(Error Correction Codes)得以实现。使用本发明将指纹嵌入到原始视频，对嵌入指纹的视频编码后观察到视频效果良好；再解码后提取出指纹，计算其与所有用户指纹的相关系数。编解码后提取的指纹与原指纹的相关系数接近1，而与指纹库中其它指纹的相关系数接近0，很明显能够找到对应用户。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，通过基于纠错码的两层指纹编码来得到每个用户的指纹，再采用扩展变换标量Costa嵌入方法将指纹嵌入到视频中。