华南理工大学学报(自然科学版)

作者：黄雄波 胡永健 王宇飞

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

关键词：视频隐写分析,神经网络,运动向量,数据输入矩阵,双路输入网络

基金：国家重点研发计划项目 (2019QY2202); 广东省科技计划国际协同创新项目 (2017A050501002); 中新国际联合研究院项目 (206-A017023，206-A018001); 广州市产业技术重大攻关计划项目 (201902010028)

现有的深度神经网络隐写检测技术主要针对数字图像隐写，但视频隐写与图像隐写存在很大差异，因此无法将用于图像隐写分析的深度神经网络直接用于视频隐写分析。为此，文中以修改运动向量的视频隐写为检测对象，在新型图像隐写分析网络SRNet基础上，设计了一种用于视频隐写检测的深度神经网络，构造了能准确反映运动向量隐写修改的输入矩阵。实验结果表明，文中提出的方法对中低码率的视频检测准确率明显高于两种传统的视频隐写分析方法，且对不同码率的视频检测性能平稳。

来源：2020年第8期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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