[发明专利]一种改进的基于运动向量回复的视频隐写分析方法

权利要求书

1.一种改进的基于运动向量回复的视频隐写分析方法，其步骤包括：

1)制备原始视频集，并基于原始视频集采用隐写算法生成相应的隐写视频集；

2)对步骤1)得到的原始视频和隐写视频进行解压，在解压过程中收集可用的压缩参数，并记录各宏块运动向量及SAD信息；

3)对步骤1)得到的若干原始视频，通过遍历视频压缩中的各运动搜索方法得到运动向量，并对各运动搜索方法得到的运动向量进行相似性统计，选择运动向量的差异性较大的运动搜索方法作为代表性的运动搜索方法；

4)使用步骤2)所述可用的压缩参数对原始视频和隐写视频进行重压缩，使用步骤3)所述代表性的运动搜索方式得到各运动向量，将其与步骤2)得到的对应宏块的运动向量进行比较，匹配得到最为近似的运动向量用于重压缩的宏块运动预测，并记录各宏块运动向量及SAD信息；

5)使用步骤2)和4)中的运动向量和SAD信息进行特征计算，提取出视频隐写分析特征；

6)将从原始视频集和隐写视频集中提取的特征输入分类器进行训练，生成隐写分析分类器；

7)对待测视频使用步骤2)～4)所述的方法进行特征提取，将获得的待测视频的特征输入所述隐写分析分类器中进行分析，以判别待测视频是否存在秘密信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1)通过对原始视频进行压缩参数统一，得到一个或多个原始视频集，所述压缩参数包括尺寸、长度、分辨率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述有效的压缩参数分为三类：第一类与视频的基本特性相关，包括分辨率、帧数和帧率；第二类与视频质量有关，包括量化参数和比特率；最后一类决定了宏块的位置，包括图像组和宏块划分方式。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤4)中，通过视频偏移距离SD度量所述代表性的运动搜索方法得到的运动向量是否与步骤2)解压得到的运动向量相似，其计算公式为：

SD(mv,mv_i)＝|h-h_i|+|v-v_i|，

其中mv_i＝(h_i,v_i),i＝1,2,3是通过所述代表性的运动搜索方法的一种得到的运动向量，mv＝(h,v)是解压中得到的运动向量，与mv最为近似的mv_i将作为重压缩时使用的运动向量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤6)使用高斯核的支持向量机作为隐写分析分类器，支持向量机分类器的参数配置通过交叉验证确定，即遍历所有的可选参数组合，选择其中多次交叉验证的平均分类正确率最高的参数对分类器进行配置。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：所述交叉验证是将原始视频和隐写视频集的特征向量集，按一定比例随机划分为训练集和测试集，使用分类器进行训练和分类判决，分类器对测试集的正确率即为交叉验证的结果。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤7)重复多次，将平均结果作为依据进行最终判别。