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基于极限学习机和离散小波变换的视频水印算法

2020-04-07王运兰

液晶与显示 2020年2期
关键词:方法

王运兰

(义乌工商职业技术学院 机电信息学院,浙江 义乌 322000)

1 引 言

随着视频内容在互联网上的广泛传播,与其相关的版权保护技术的重要性日益突出。视频内容的数字水印技术是近十多年来发展起来的一项重要技术。通过数字水印技术,使用者可以标识视频内容的创作者并证实视频内容的所有权,还可以对视频内容的非法传播进行快速追踪。视频内容的数字水印技术属于多学科交叉, 涉及到数字多媒体技术、现代密码学与编码技术、信号处理等学科[1-5]。

从Hartung等[6]首次提出视频水印技术以来,世界各国的相关研究人员提出了许多视频水印添加方法。按照对抗篡改能力的强弱,现有的视频水印方法可分为鲁棒性方法[7-9]、脆弱[10-11]和半脆弱[12-14]方法3种。鲁棒性水印方法一般用于版权保护、侵权溯源等方面。而脆弱性和半脆弱性水印技术一般用于视频内容的完整性检验。脆弱性水印技术对于视频数据的改动高度敏感,因此包含脆弱水印的视频内容不允许有任何非法修改。而半脆弱水印一方面允许对视频的常规处理,例如压缩,另一方面又能保留对视频内容恶意篡改的高度敏感性。

由于视频内容包含数量庞大的图像帧,为了不影响视频收发和播放的速率,水印的嵌入和提取过程必须足够高效。除此之外,在不损失原始信号的视觉可感知质量的前提下,嵌入的水印对常见的信号处理攻击具有鲁棒性也是必需的。但鲁棒性和高的执行效率往往相互矛盾,现有算法并未很好地解决此矛盾。……

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