專利名稱：基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種信息處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種基于游程編碼和一維 離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法。
背景技術(shù)：
信息技術(shù)的迅猛發(fā)展使各類數(shù)字多媒體信息通過各種網(wǎng)絡途徑快速傳播，只需要 很低的成本就能獲得高質(zhì)量的多媒體產(chǎn)品拷貝。如何對數(shù)字化產(chǎn)品進行版權(quán)保護已成為信 息時代版權(quán)保護的核心問題之一。數(shù)字指紋是一種新型的數(shù)字版權(quán)保護技術(shù)。在數(shù)字媒體 產(chǎn)品發(fā)布前，先在原始產(chǎn)品中嵌入與購買者有關(guān)的信息，即用戶的數(shù)字指紋信息，每個用戶 的指紋各不相同；發(fā)行商發(fā)現(xiàn)盜版行為后，就能通過提取盜版產(chǎn)品中的指紋，確定非法復制 的來源，對盜版者進行起訴，從而起到版權(quán)保護的作用。本專利以視頻為對象，提出了一種 抗合謀攻擊和視頻壓縮的實時視頻指紋技術(shù)。經(jīng)對現(xiàn)有文獻檢索發(fā)現(xiàn)，相關(guān)技術(shù)如下Wang 等人在 論 文"Group-oriented fingerprinting for multimedia forensics(用于多媒體信息取證的基于分組的指紋)”(EURASIP journal on applied signal processing (EURASIP 應用信號處理期刊)，vol. 2004，no. 14，pp. 2153-2173， Oct. 2004)中提出了基于分組的指紋方案。該方案使用服從標準正態(tài)分布的偽隨機序列 作為指紋信息。首先，給不同用戶分配相互正交的偽隨機序列作為用戶信息；然后，根據(jù)先 驗信息對用戶進行分組，將相互間最有可能發(fā)起合謀攻擊的用戶分在同一組內(nèi)；給同一組 內(nèi)的用戶分配同一個偽隨機序列作為該組用戶的組信息，不同組的組信息相互正交；將組 信息和用戶信息連接就得到用戶的指紋；最后，將指紋嵌入到載體的離散余弦變換(DCT Discrete Cosine Transform)系數(shù)中。在檢測合謀者時，先通過相關(guān)運算判定合謀者所在 的組，然后通過相關(guān)運算在組內(nèi)判定合謀者。相比正交指紋，該算法能夠提高正確檢測合謀 者的概率，并且相關(guān)運算次數(shù)降低；但缺點是所使用的偽隨機序列數(shù)量仍然與總的用戶數(shù) 量成正比。Naoki 等人在論文"Collusion-resistant fingerprinting scheme based on the CDMAtechnique (基于碼分多址技術(shù)的抗合謀數(shù)字指紋方案)，，(International Workshop onSecurity, Nara, Japan (2007 年信息安全國際研討會)，Oct. 2007，LNCS, vol. 4752， pp. 28-43)中提出 了一種基于碼分多址(CDMA =Code Division Multiple Access)技術(shù)的指 紋方案，其方法為對用戶進行分組，每個用戶分配一個組編號和用戶編號作為其標識碼； 對圖片進行全局DCT變換，選取一部分中低頻系數(shù)組成兩個長度相等的DCT系數(shù)序列；采用 CDMA技術(shù)將用戶編號和組編號分別嵌入到兩個DCT系數(shù)序列中；對全體DCT系數(shù)進行DCT 反變換得到含指紋的圖片。發(fā)現(xiàn)可疑拷貝后，首先對圖片進行DCT變換，選出攜帶了用戶標 識碼的DCT系數(shù)序列；結(jié)合原始圖片采用CDMA技術(shù)提取指紋信息，檢測多個合謀者。該方 案檢測合謀者時不需要相關(guān)運算，檢測復雜度低，但是當合謀用戶數(shù)量較大時，會將很多無 辜者判定為合謀者。
另一方面，由于數(shù)字化后的視頻數(shù)據(jù)量十分巨大，不便于傳輸和存儲；而視頻數(shù) 據(jù)中存在著極強的相關(guān)性，通過數(shù)據(jù)壓縮手段減少視頻數(shù)據(jù)量，以壓縮編碼的方式存儲和 傳輸視頻，能夠有效節(jié)省存儲空間和提高視頻傳輸效率。因此，一個好的視頻指紋方法，首 先必須能有效抵抗各種視頻壓縮方法，如MPEG4，H. 264等。經(jīng)文獻檢索發(fā)現(xiàn)，按照嵌入位 置的不同，目前的視頻指紋方法可分為三類，即在原始視頻流中嵌入指紋、在壓縮域中嵌入 及在壓縮后的視頻流嵌入。Z.Zhao等在文章“A novel video watermarking scheme in compressed domain based onfast motion estimation，，(一禾中基于快速運動估計的新型壓 縮域視頻水印方案)中提出了一種快速視頻水印算法，即對壓縮視頻比特流的運動矢量作 最小的改變，同時他們還提出一種運動矢量的快速估計方法從而使該水印算法高效實用， 但該方法只局限于某一種具體的視頻壓縮標準，如果用另外一種壓縮方式對視頻進行壓 縮，該方法即失效。將水印直接嵌入到經(jīng)過壓縮后的比特流中，最大的優(yōu)點是嵌入的指紋不 需要經(jīng)過完整的編、解碼過程，對視頻信號的影響較小，這對于實時水印嵌入技術(shù)來說是非 常重要，因為許多壓縮方案的運動估計進程均要求高強度的計算；但視頻系統(tǒng)對視頻壓縮 碼率的約束將限制水印的嵌入信息量，同時可能對運動補償環(huán)路產(chǎn)生影響，為補償這一影 響所采取的措施明顯增加了該方法的復雜度；還有一些視頻水印技術(shù)是在原始視頻的空域 或其他變換域中嵌入的，Deguillaume等在文章“Robust 3D DFT videowatermarking”(魯 棒的三維離散傅里葉變換視頻水印)中提出了一種三維離散傅里葉變換(3DDFT: 3-Dimensional Discrete Fourier Transform)的視頻指紋方法，這種方法不會局限于某 一種視頻壓縮標準，但由于它們計算的復雜度很高，往往不太適用于實時視頻水印。綜上所述，目前的視頻數(shù)字指紋方法尚不能在抗壓縮性、嵌入及提取實時性、合謀 檢測正確率以及指紋信息量四個方面同時達到令人滿意的效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于游程編碼和一維離散傅里葉 變換的視頻數(shù)字指紋方法，該方法需要的指紋信息量很少，生成的視頻拷貝視覺效果良好， 對合謀攻擊、視頻壓縮、丟幀、換幀等攻擊具有很強的魯棒性，并且指紋的提取及檢測的復 雜度不高，實時性好。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，本發(fā)明包括以下步驟第一步、對用戶進行分組，給每個用戶分配一個組編號和組內(nèi)唯一的信息序列作 為其標識碼，作為購買者指紋，具體包括以下步驟1. 1)根據(jù)實際環(huán)境中購買者所處地域、社會聯(lián)系等特征，將所有用戶分為N組，使 最有可能發(fā)生聯(lián)系的用戶分在同一組內(nèi)；1. 2)給每個組分配一個長度為Ig的組信息序列g(shù)i (1彡i彡N)，組信息序列之間 互相正交，即gi * gi = 0，1彡i彡N，1彡j彡N，i乒j ；1. 3)假設(shè)每組最多可以容納Znri-I個用戶，給組內(nèi)每一用戶分配長度為m首位為 1的正負1序列作為用戶信息w且w非全1序列，第i組第j個用戶的信息序列記為Wij,其 中1彡i彡N，1彡j彡2m^-l ；1. 4)對信息序列w進行游程編碼連1的段為1游程，連-1的段為-1游程，1游 程和-1游程是相間分布的，該游程的長度為連1或連-1的個數(shù)將各個游程的長度值按原順序組成一個序列，生成一個多元的游程序列；1. 5)在w中，除第1位外，其他各位中1或-1出現(xiàn)的概率均為1/2。根據(jù)游程編 碼的性質(zhì)，長度為30的游程出現(xiàn)的概率為(1/2)3°，可近似為0。生成一張S(X)到E(X)的 映射表，其中，S(i) = i，E⑴是一個長度為η的正負1序列，1彡i ( 30，且E(i)兩兩相 互正交，參照上述的S(X) E(X)對照表，將序列W'的每一位i = S(i)用對應E(i)序列 置換，從而將多元碼序列W'變?yōu)榱硕a序列w"；1.6)將每一組的組號信息序列g(shù)i，l彡i彡N，和該組內(nèi)的用戶信息序列Wij"， 1彡j彡num^num,表示第i組的用戶數(shù)，組合在一起就是第i組中第j個用戶的原始指紋 序列Orfij，對Orfij擴頻，得到最終的指紋序米開列fijt) 由gpni和Wpnij"兩部分組成， 其中，Wpnij"分別是通過對&和Wij"擴頻得到的。所述的擴頻包括兩個步驟i)產(chǎn)生一個長度等于L并且元素為正負1的二進制偽隨機序列PN= Ia1,
a2，......，aj，其中 =1或-1，1 < = i < = L。該二進制偽隨機序列是通過將元素為0
和1的偽隨機序列中的0映射為-1得到的；ii)將序列PN和Orfu每一位的元素相乘，然后用相乘得到的序列對該位進行替 換，這樣就得到要嵌入視頻的指紋序列fu。的長度不會超過[N+m * η] * L。艮口，Orfij = {gi Wj“ } = {gn, gi2,…,gilg, Wijl“ , wiJ2“ , . . . , Wijlw" },fjj = {gn * PN, gi2 PN, ... , gilg * PN, Wijl" * PN, Wij2" * ΡΝ，· · ·，Wijlw" * ΡΝ}。所述的元素為O和1的偽隨機序列為m序列、M序列或Gold序列。第二步、在發(fā)布視頻前，采用指紋嵌入方法將用戶指紋嵌入原始視頻中，生成含有 用戶指紋的拷貝，具體包括以下步驟2. 1)利用鏡頭分割法將視頻分成若干個G0P，每個GOP中含有D幀圖像，其中D對 由同一視頻分割得到的所有GOP是一定值，每一幀的大小為M * N像素；2. 2)對每個GOP沿著時間軸作ID DFT變換，得到一個D維數(shù)組F (u，ν，χ)， l<u<N，l<V<M，l<X<DdfF(u，V，x)以矩陣的形式保存到數(shù)據(jù)庫中，選取關(guān)于 DC幀對稱的一對中頻幀進行嵌入，它們之間的嵌入過程是完全獨立和相同的；2. 3)DFT變換后每一幀的每個像素都是一個復數(shù)，將用戶指紋的每一位依次 嵌入到選取幀中對應的像素的幅度信息中，得到嵌入后的二維數(shù)組M(u，ν，τ) =a ^ f(i)+amplitUde(F(U，v，i))，其中:M(u,v, τ)是嵌入指紋后得到的二維數(shù)組；f(i)是要嵌 入的指紋序列的第i位；a為數(shù)字指紋嵌入的強度，是一個可調(diào)控的參數(shù)；amplitudeO表 示取幅度信息。所述嵌入的位置為嵌入指紋的長度記為Ienfij,在GOP的第τ幀中選出 Ienfij 個像素組成序列 Vij = Ivij(I)，Vij(I)，.......，Vij(Ienfij)I 用于嵌入指紋。2. 4)對嵌入指紋的變換幀進行時間軸上的ID DFT逆變換，得到嵌入指紋后的視頻。第三步、當接收到待測拷貝視頻后，采用合謀者檢測方法，精確判定其中的一個合 謀者，具體包括以下步驟3. 1)將嵌入指紋的可疑視頻利用鏡頭分割法將視頻分成若干個長度為D的G0P，D值的大小與嵌入端一致；3. 2)對每個GOP沿著時間軸作ID DFT變換，得到一個D維數(shù)組F (u，ν，χ)， l^u^N, l^v^M, l^x^D；3.3)選出嵌入指紋的目標幀 F' (u，ν，τ)，通過(F(u，v，t)-F' (u, ν, x))/a 得到的序列就是提取出的指紋序列f'，τ是指紋的嵌入幀；3. 4)對指紋序列解擴頻將f ‘以L比特為單位進行分段，其中L是嵌入端擴頻序 列 PN 的長度，即f' = {f' (l),f' (2),f' (3),...} = {seg(l),seg(2),seg(3),...}, 其中seg(i) = {f' ((i-1) * L+l)，f' ((i-1) * L+2)，...，f' (i*L)};然后依次將 每一段與嵌入端產(chǎn)生的PN序列進行互相關(guān)運算，當?shù)玫降慕Y(jié)果大于零，則判定該段解擴頻 后輸出比特位為1，當結(jié)果小于零，則判定為-1，如此得到解擴頻后的正負1信息序列f"；3. 5)通過互相關(guān)運算判斷攻擊者所在的組將f “中標志組信息的前N個比特組 成的序列FI與嵌入端N個組信息序列g(shù)i，1 < i < N，依次作相似度比較，所得結(jié)果中如果 FI與彡k彡N)的相似度最高，則認為第k組為攻擊者所在的組。3. 6)將第k組中所有用戶的擴頻前的信息序列wkj" (1彡j彡numk, numk表示第 k組的用戶數(shù))和f"中除去組信息的部分以η比特為單位進行分段，η是嵌入端S(X) E(X)對照表中E(X)序列的長度，生成長度均為η的序列wkjl〃，wkJ2"，. . .，Wkjlw"，f" 1； " 2，...， " len，Ien = [length (f" )-length (FI) ]/n，將 wkJm"和 fm〃 依次進行相似度 比較，將比較結(jié)果放在向量SIMkj(Hi)中，1彡m彡Ienkj,如果Iwkj < Ienkj,則SIMkj(Hi) = 1， Iwkj < m彡Ienkj ；如果Iwkj > Ienkj,則SIMkj是一個零向量，最終通過統(tǒng)計SIMkj中零的個 數(shù)，通過比較，將零個數(shù)最少的SIM序列對應的用戶確定為攻擊者。與現(xiàn)有的視頻指紋方法相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于第一，在傳統(tǒng)的指紋擴頻方法 中，正交擴頻序列的數(shù)量與總的用戶數(shù)量成正比，本發(fā)明通過在編碼過程中引入游程編碼， 使指紋序列由二元碼變?yōu)槎嘣a，正交擴頻序列的數(shù)量等于所有多元碼中最大的碼元值， 極大地減少了正交擴頻序列的數(shù)量。第二，本發(fā)明通過對原始指紋進行游程編碼和兩次擴 頻得到嵌入指紋，有效地減少了嵌入數(shù)據(jù)量，避免了傳統(tǒng)擴頻方法中指紋數(shù)據(jù)量龐大的問 題。第三，本發(fā)明沿著時間軸對每個GOP做ID DFT變換，從而得到指紋的嵌入域，該嵌入域 在保留空間信息的同時，還很好地保存了視頻的時域信息，因此在該域的幅度信息中嵌入 指紋能有效抵抗視頻壓縮、丟幀、換幀等攻擊，并具有很好的視覺隱蔽性。
具體實施例方式下面對本發(fā)明的實施例作詳細說明，本實施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進行 實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施 例。本實施例采用大小為352女288的bus. yuv視頻為原始載體，該視頻其實就是一 個G0P，包含50幀圖像，具體包括以下步驟第一步，生成購買者指紋給每個數(shù)字化產(chǎn)品的購買者分配一個組號和唯一的用 戶標識碼。1. 1)本實施例中，將所有用戶分為15組，每組1000個用戶。1. 2) 15組的組信息分別用16維Hadamard矩陣的第2列至第16列列向量表示，即gi = Hadamard (, i+Ι), 1 < = i < = 15。1. 3)假設(shè)每組最多可以容納22°_1個用戶，給每組內(nèi)不同的用戶分配唯一的長度 為21首位為1的正負1序列作為用戶信息w，第i組第j個用戶的信息序列記為(1 < = i<=15,l<= j<= 1000)。則該指紋系統(tǒng)最大可以容納的用戶數(shù)為Nu = 15 * (22°_1)。1. 4)將用戶信息序列 進行游程編碼，即將正負1游程的長度值按原順序組成 一個序列，生成一個多元的游程序列Wi/。1.5)生成一張S(X) E(X)的對照表。其中，S(i) = i，由于需要生成30個正交 向量，為方便本實施例中采用維數(shù)大于等于30的Hadamard矩陣，考慮到Hadamard矩陣的 性質(zhì)，在本實施例中生成一個32維的Hadamard矩陣Hdam，E (i)是Hdam矩陣的第i+Ι列 列向量，1彡i彡30。參照上述的S(X) E(X)對照表，將序列W'的每一位用表中對應的 序列置換，從而將多元碼序列Wi/變?yōu)槎a序列Wi/。例如，假設(shè)Wu= {i-111-i-i-i -1111-111-1-1-1-1-1-11}，游程編碼后生成的 Wi/ = {1 1 2 4 3 1 2 6 1}，該 Wi/ 對應 的 Wi/ = {Hdam(:，2) ‘，Hdam(:，2)'，Hdam(:，3)'，Hdam(:，5)' ,Hdam(:,4) ‘，Hdam(:， 2) ‘，Hdam(:，3)'，Hdam(:，7)'，Hdam(:，2)' }，其中 Hdam(:，j)‘表示 Hadamard 矩陣中 第j列的列向量的轉(zhuǎn)秩向量，2彡j彡31。1. 6)用戶的組信息序列加上信息序列就形成了擴頻前的用戶指紋or、。用本原 多項式x4+x生成長度為31且元素為0和1的m序列，將0映射成-1，得到一個元素為正負
1的二進制偽隨機序列PN = Ia1, a2,......，a31}。將沒有擴頻的用戶指紋Orfij的每一位
依次和PN序列相乘，然后用得到的長度為31的偽隨機序列代替該位上的比特值。所得的 序列就是要嵌入視頻的指紋序列。第二步，嵌入購買者指紋假設(shè)要將bus. yuv視頻分發(fā)給100個用戶，則在發(fā)布該 數(shù)字化產(chǎn)品前，先采用指紋嵌入方法將這100份不同的用戶指紋分別嵌入到產(chǎn)品原始拷貝 中，生成100份含用戶指紋的視頻拷貝。2. 1)本實施例中，選取的視頻本身就是一個完整的鏡頭，包含有豐富的運動信息， 該鏡頭中包含有50幀圖像，每幅圖像的大小為352女288 ；2. 2)對鏡頭沿著時間域作ID DFT變換，得到一個50維數(shù)組F (u，v，x)，1彡χ彡50， 其中F(u，ν, 1)是直流(DC)幀，選取中頻幀第10幀進行嵌入。2. 3)選擇合適的位置將指紋嵌入到第10幀對應像素的幅度中，嵌入公式如下M(u, ν, 10) = a -k w(i)+amplitude (F(u, ν, 10)其中，M(u，v，10)是嵌入指紋后得到的二維數(shù)組；w(i)是要嵌入的指紋序列的第i 位；a是數(shù)字指紋嵌入的強度，是一個可調(diào)控的參數(shù)。嵌入點選取規(guī)則為將嵌入指紋fu的長度記為Ienfij,在GOP的第10幀選 出 Ienfij 個像素組成序列 Vij = Ivij(I), Vij (2), ... , Vij(Ienfij)I 用于嵌入指紋，Vij (k) (1 彡 k彡 Ienfij)取自幀的位于第 10+(kmod 31)+ [k/(31 * 20)]行，第 300-(k mod 31)-[k/ (31女20)]列的像素，其中[χ]表示取不大于χ的最大整數(shù)。2. 4)對嵌入指紋的視頻幀作時間軸上的ID DFT逆變換，得到嵌入指紋后的視頻。完成上述過程后，就可以將嵌入了指紋的視頻分發(fā)給對應的用戶。本實施例中，為測試嵌入指紋的合法視頻的保真度，按下式分別計算這100份嵌入指紋的合法棚的峰值信噪比
權(quán)利要求
1.一種基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法，其特征在于，包括 以下步驟第一步、對用戶進行分組，給每個用戶分配一個組編號和組內(nèi)唯一的信息序列作為其 標識碼，作為購買者指紋；第二步、在發(fā)布視頻前，采用指紋嵌入方法將用戶指紋嵌入原始視頻中，生成含有用戶 指紋的拷貝；第三步、當接收到待測拷貝視頻后，采用合謀者檢測方法，精確判定其中的一個合謀者。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述的第一步具體包括以下步驟1. 1)根據(jù)實際環(huán)境中購買者所處地域、社會聯(lián)系等特征，將所有用戶分為N組，使最有 可能發(fā)生聯(lián)系的用戶分在同一組內(nèi)；1. 2)給每個組分配一個長度為Ig的組信息序列& (1 < i < N)，組信息序列之間互相 正交，即& * & = 0，1彡i彡N，1彡j彡N，i乒j ；1. 3)假設(shè)每組最多可以容納2-^-1個用戶，給組內(nèi)每一用戶分配長度為m首位為1的 正負1序列作為用戶信息w且w非全1序列，第i組第j個用戶的信息序列記為w…其中 1彡i彡N，1彡j彡2m^-l ；1. 4)對信息序列w進行游程編碼連1的段為1游程，連-1的段為-1游程，1游程和-1 游程是相間分布的，該游程的長度為連1或連-1的個數(shù)將各個游程的長度值按原順序組成 一個序列，生成一個多元的游程序列W'；1. 5)在w中，除第1位外，其他各位中1或-1出現(xiàn)的概率均為1/2。根據(jù)游程編碼的 性質(zhì)，長度為30的游程出現(xiàn)的概率為(1/2)3°，可近似為0。生成一張S(X)到E(X)的映射 表，其中，S(i) = i，E(i)是一個長度為η的正負1序列，1彡i ( 30，且E(i)兩兩相互正 交，參照上述的S(X) E(X)對照表，將序列W'的每一位i = S(i)用對應E(i)序列置換， 從而將多元碼序列W'變?yōu)榱硕a序列w"；1.6)將每一組的組號信息序列&，1彡i彡N，和該組內(nèi)的用戶信息序列Wij"， 1彡j彡num^num,表示第i組的用戶數(shù)，組合在一起就是第i組中第j個用戶的原始指紋 序列Orfij，對Orfij擴頻，得到最終的指紋序米開列fijt) 由gpni和Wpnij"兩部分組成， 其中，Wpnij"分別是通過對&和Wij"擴頻得到的。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述的擴頻包括兩個步驟i)產(chǎn)生一個長度等于L并且元素為正負1的二進制偽隨機序列PN = Ia1, a2,......， }，其中 =1或-1，1 < = i < = L。該二進制偽隨機序列是通過將元素為0和1的偽 隨機序列中的0映射為-1得到的； )將序列PN和Orfu每一位的元素相乘，然后用相乘得到的序列對該位進行替換，這 樣就得到要嵌入視頻的指紋序列fu。fij的長度不會超過[N+m * η] * L。艮口， Orfij = {gi Wj“ } = {gn, gi2, ... , gilg, Wijl “ , wiJ2“ , ... , wiJlw" },fij = {gn * PN, gi2 * PN，· · ·，gilg * PN, Wijl" * PN, Wij2" * PN，· · ·，wiJlw" * PN}。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述的元素為O和1的偽隨機序列為m序列、M序列或Gold序列。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述的第二步具體包括以下步驟2. 1)利用鏡頭分割法將視頻分成若干個G0P，每個GOP中含有D幀圖像，其中D對由 同一視頻分割得到的所有GOP是一定值，每一幀的大小為M * N像素；2. 2)對每個GOP沿著時間軸作ID DFT變換，得到一個D維數(shù)組F (u，v，x)，l彡u彡N， 1彡ν彡M，1彡χ彡D，將F (u，ν，χ)以矩陣的形式保存到數(shù)據(jù)庫中，選取關(guān)于DC幀對稱的 一對中頻幀進行嵌入，它們之間的嵌入過程是完全獨立和相同的；2.3)DFT變換后每一幀的每個像素都是一個復數(shù)，將用戶指紋的每一位依次 嵌入到選取幀中對應的像素的幅度信息中，得到嵌入后的二維數(shù)組M(u，ν, = a ^ f(i)+amplitUde(F(U，v，i))，其中:M(u,v, τ)是嵌入指紋后得到的二維數(shù)組；f(i)是要嵌 入的指紋序列的第i位；a為數(shù)字指紋嵌入的強度，是一個可調(diào)控的參數(shù)；amplitudeO表 示取幅度信息；2.4)對嵌入指紋的變換幀進行時間軸上的ID DFT逆變換，得到嵌入指紋后的視頻。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述嵌入的位置為嵌入指紋、的長度記為Ienfij,在GOP的第τ幀中選出 Ienfij 個像素組成序列 Vij = Ivij(I)，Vij(I)，.......，Vij(Ienfij)I 用于嵌入指紋。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法， 其特征是，所述的第三步具體包括以下步驟·3.1)將嵌入指紋的可疑視頻利用鏡頭分割法將視頻分成若干個長度為D的GOP，D值 的大小與嵌入端一致；·3. 2)對每個GOP沿著時間軸作ID DFT變換，得到一個D維數(shù)組F (u，ν，χ)，1彡u彡N， l^v^M, l^x^D；·3.3)選出嵌入指紋的目標幀F(xiàn)'(u，ν，τ)，通過(F(u，v，(u，v，T))/a得到 的序列就是提取出的指紋序列f'，τ是指紋的嵌入幀；·3.4)對指紋序列解擴頻將f'以L比特為單位進行分段，其中L是嵌入端擴頻序列PN 的長度，即f' = {f' (1), f' (2), f' (3)，···} = Iseg(I), segQ)，seg(3)，···}，其 中seg(i) = {f' ((i-1) * L+l)，f' ((i-1) * L+2)，...，f' (i * L)}；然后依次將每 一段與嵌入端產(chǎn)生的PN序列進行互相關(guān)運算，當?shù)玫降慕Y(jié)果大于零，則判定該段解擴頻后 輸出比特位為1，當結(jié)果小于零，則判定為-1，如此得到解擴頻后的正負1信息序列f"；·3.5)通過互相關(guān)運算判斷攻擊者所在的組將f"中標志組信息的前N個比特組成的 序列FI與嵌入端N個組信息序列g(shù)i，1 < i < N，依次作相似度比較，所得結(jié)果中如果FI與 gk(l彡k彡N)的相似度最高，則認為第k組為攻擊者所在的組；·3.6)將第k組中所有用戶的擴頻前的信息序列“(1 ( j ^ numk, numk表示第k 組的用戶數(shù))和f"中除去組信息的部分以η比特為單位進行分段，η是嵌入端S(X) E(X)對照表中E(X)序列的長度，生成長度均為η的序列wkjl〃，wkJ2"，. . .，Wkjlw"，f" 1； " 2，...， " len，Ien = [length (f" )-length (FI) ]/n，將 wkJm"和 fm〃 依次進行相似度 比較，將比較結(jié)果放在向量SIMkj(Hi)中，1彡m彡Ienkj,如果Iwkj < Ienkj,則SIMkj(m) = 1， Iwkj < m彡Ienkj ；如果1 > Ienkj,則SIMkj是一個零向量，最終通過統(tǒng)計SIMkj中零的個 數(shù)，通過比較，將零個數(shù)最少的SIM序列對應的用戶確定為攻擊者。
全文摘要
一種信息處理技術(shù)領(lǐng)域的基于游程編碼和一維離散傅里葉變換的視頻數(shù)字指紋方法，通過給每個用戶分配一個組編號和組內(nèi)唯一的信息序列作為其標識碼，作為購買者指紋；并在發(fā)布視頻前，采用指紋嵌入方法將用戶指紋嵌入原始視頻中，生成含有用戶指紋的拷貝；最后當接收到待測拷貝視頻后，采用合謀者檢測方法，精確判定其中的一個合謀者。本發(fā)明生成的視頻拷貝視覺效果良好，對合謀攻擊、視頻壓縮、丟幀、換幀等攻擊具有很強的魯棒性，并且指紋的提取及檢測的復雜度不高，實時性好。
文檔編號G06T1/00GK102096895SQ201110029329
公開日2011年6月15日 申請日期2011年1月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月21日
發(fā)明者馮凌峰, 張愛新, 李建華, 李生紅, 鄭蕾 申請人:上海交通大學