基于感知不變特征的媒體認(rèn)證技術(shù)研究.pdf

1、信息化深刻地改變了人類(lèi)的生活方式和思維方式，在這一發(fā)展歷程中各種技術(shù)創(chuàng)新層出不窮，而多媒體技術(shù)無(wú)疑是其中最重要的一種。在所有媒體形式中，圖像（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)圖像）承載了最多的信息，成為信息傳播和知識(shí)積累過(guò)程中不可或缺的載體。圖像媒體的大量產(chǎn)生和廣泛應(yīng)用，對(duì)安全保障特別是媒體內(nèi)容認(rèn)證也提出了新的需求，兩種新興的多媒體安全技術(shù)――數(shù)字水印和魯棒哈希為滿(mǎn)足這些需求提供了可能的途徑。但這兩種技術(shù)的理論基礎(chǔ)還比較薄弱，與實(shí)際需求的結(jié)合還不夠緊密，

2、現(xiàn)有算法性能還不能滿(mǎn)足實(shí)際需要。有必要在澄清需求的基礎(chǔ)上，通過(guò)研究思路和算法設(shè)計(jì)的創(chuàng)新，將媒體認(rèn)證技術(shù)提升到更高的水平。為解決現(xiàn)有研究中存在的問(wèn)題，本文對(duì)數(shù)字水印和感知哈希技術(shù)的需求、發(fā)展現(xiàn)狀和理論基礎(chǔ)進(jìn)行了詳細(xì)分析，澄清了一些被忽視的概念和思想誤區(qū)，以視覺(jué)感知理論為基礎(chǔ)為媒體認(rèn)證的研究提出了新的思路，并依據(jù)這個(gè)研究思路提出了改進(jìn)的數(shù)字水印和魯棒哈希算法，在魯棒性、區(qū)分性和安全性方面比傳統(tǒng)算法有了較明顯的提高。本文的創(chuàng)新研究主要包括以下

3、幾點(diǎn)：在需求分析方面，摒棄了盲目追求單項(xiàng)指標(biāo)的錯(cuò)誤思想，提出了多種性能綜合平衡的設(shè)計(jì)思想；在算法具體技術(shù)方面借鑒人類(lèi)視覺(jué)感知理論，采用了模擬感知信息處理過(guò)程的研究思路；在算法性能評(píng)估方面，對(duì)魯棒哈希算法長(zhǎng)期缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的性能指標(biāo)進(jìn)行了梳理和澄清，對(duì)魯棒哈希的魯棒性、區(qū)分性、單向性與安全性的關(guān)系進(jìn)行了定性和半定量分析；對(duì)視覺(jué)感知與多媒體安全技術(shù)的范式進(jìn)行了比較，提出了以特征融合和彈性匹配方式為特點(diǎn)感知哈希概念，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行了討論

4、。
　　提出了以圖像奇異值分解（SVD）系數(shù)關(guān)系為嵌入空間的數(shù)字水印算法。算法借助于SVD系數(shù)關(guān)系的計(jì)算穩(wěn)定性，克服了傳統(tǒng)算法不能盲提取的缺點(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同媒體內(nèi)容的自適應(yīng)嵌入，對(duì)常見(jiàn)攻擊具有良好的魯棒性并保證了圖像質(zhì)量。
　　time-frequency FrFT數(shù)字水印算法。算法具有很好的自適應(yīng)性，同時(shí)對(duì)壓縮攻擊具有良好的魯棒性。
　　提出了基于圖像亮度分布特征的魯棒哈希算法。主要思想是通過(guò)Radon變換提取亮度

5、信息，并利用小波變換描述圖像不同區(qū)域亮度分布之間的關(guān)系，最后利用傅里葉變換生成哈希值。由于算法以感知屬性間的關(guān)系為基礎(chǔ)，綜合了Radon變換的穩(wěn)定性，小波變換的多分辨性，傅里葉變換的單向性，在魯棒性、區(qū)分性、安全性三個(gè)方面達(dá)到了達(dá)到了良好的均衡，綜合性能與傳統(tǒng)算法相比有了很大提高。借鑒視覺(jué)感知信息處理中多級(jí)多層處理機(jī)制，提出了一種多特征融合的感知哈希算法，算法綜合了亮度信息穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)信息精確性的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)模板匹配補(bǔ)償攻擊帶來(lái)的失真，提