华南理工大学学报(自然科学版)

作者：刘烁炜, 刘琲贝, 胡永健, 等

单位：1.华南理工大学 电子与信息学院，广东 广州 510640；2.中新国际联合研究院，广东 广州 510700；3.中国人民警察大学，广东 广州 510663

关键词：视频隐写分析,HEVC/H.265编码,运动向量,嵌入概率,特征增强

基金：国家重点研发计划项目（2019QY2202）；中新国际联合研究院项目（206-A018001）；广州市产业技术重大攻关计划项目（201902010028）；华南理工大学中央高校科研专项基金资助项目（2019MS025）；中国人民警察大学中青年教师科研创新计划课题（ZQN2020028）

文中从隐写方法遵循的最小化失真或最大熵原则出发，将嵌入概率的最优分布作为先验知识来指导视频隐写分析。为更好地刻画运动向量的嵌入优先级，从视频的运动特征、纹理特征以及编码框架下的局部最优性定义失真函数，并利用Gibbs分布估计运动向量的嵌入概率。据此提出一种利用嵌入概率对检测特征进行定量增强的方法，并从相对熵的角度对增强的原理进行了解释。实验结果表明，3种经典的隐写分析算法在使用文中特征增强方法后，检测准确率均有提升，且对码率具有鲁棒性。与新型深度神经网络VSRNet检测方法的对比结果也验证了文中方法的有效性。

来源：2021年第11期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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