MIDI音頻隱寫和隱寫分析.pdf

1、MIDI音頻隱寫和隱寫分析技術(shù)具有重要的研究價值和廣闊的應用前景，隨著信息隱藏技術(shù)的發(fā)展，MIDI音頻的隱寫和隱寫分析越來越受到關(guān)注，但目前國內(nèi)外公開的相關(guān)的研究文獻還非常少。論文針對MIDI音頻隱寫關(guān)鍵技術(shù)中的嵌入率低、透明性不高及隱寫分析關(guān)鍵技術(shù)中缺少有效方法等問題，在國家自然科學基金的資助下，開展MIDI音頻的隱寫和隱寫分析技術(shù)研究。
　　 論文的主要工作和特色為：
　　 1、針對MIDI音頻LSB匹配隱寫，提出基

2、于力度平滑度轉(zhuǎn)換率的隱寫分析算法，利用匹配隱寫改變MIDI力度平滑度，訓練平滑度轉(zhuǎn)換率閾值，判斷MIDI音頻是否存在隱寫；并根據(jù)匹配隱寫的加性噪聲特性，給出嵌入率的一種估計方法。實驗表明，在嵌入率大于20％時，檢測正確率可以達到70％以上，對嵌入率的估計也比較準確，估計偏差在10％之內(nèi)。
　　 2、為提高MIDI音頻LSB隱寫分析檢測效率，提出基于特征提取和模式識別的隱寫分析算法。提取直方圖特征函數(shù)域21維統(tǒng)計矩特征組成特征向量

3、，用支持向量機訓練分類器。實驗表明，分別對LSB替換、LSB匹配隱寫進行檢測，平均分類正確率可以達到90％以上。并利用MIDI音頻分通道存儲的特性，給出了特征提取的優(yōu)化方法，實驗表明，優(yōu)化算法的平均分類正確率可達95％以上，適用性也有提高。
　　 3、針對MIDI音頻LSB、省略指令和同步指令隱寫方法，分析三種隱寫后MIDI文件結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計特征，提出一種MIDI隱寫分析盲分類器的設計方法。實驗表明，百分類器可以實現(xiàn)MIDI音頻