专利名称：一种数字视频指纹的提取方法
技术领域：
本发明属于通信信息安全技术领域，更为具体地讲，涉及一种数字视频指纹的提取方法。
背景技术：
随着信息技术的飞跃发展，由于接入方式的增多，以及传输业务的丰富多样，方便了视频信息的存储，传输和拷贝，并使得视频信息的数量飞速增长。这使得对网络的“可管、 可控、可信”的要求提出了更大的挑战，也对数字视频内容安全的监控提出了新的需求。目前对非法广播信号监测主要还是采用指标测量加人工判断的方式，存在报警不准确、报警时间长、占用人员多等问题，这势必会造成内容监控的准确性、完整性、及时性、 同步性等各方面难以达到预期效果。针对这些问题，研究视频内容安全监控技术，实现对篡改传播、非授权传播、非法传播等行为进行自动监测和有效控制，及时有效减少不良信息对社会公众造成的危害，从而提高网络的安全性和传播信息的可靠性，对维护网络和谐、乃至社会安定起着其极重要的作用，为国家网络与信息安全提供技术支撑。针对数字视频内容识别与监控，现有的技术主要有以下几种哈希转换技术、数字水印技术和数字指纹技术。如图1所示，它们主要是在关键帧或固定帧上进行特征的提取， 用这些特征来反映视频内容。哈希转换不能解决两个问题一是比特顺序的变化，二是文件格式的改变。数字水印则存在三方面问题一是水印会改变视频本身内容，二是水印必须在视频发布前嵌入其中，而绝大部分现存视频没有水印，三是水印有可能被篡改。上述两种技术用于视频内容识别，在识别力、精确度、实用性与扩展性等方面存在一定的局限性，无法很好地满足信息安全、版权保护、内容监控等方面日益增长的需求。而数字指纹技术作为一种新兴的基于特征信息的认证技术应用于数字多媒体作品中，已经引起越来越多的研究者和相关企业的关注。数字指纹的优势很明显第一，数字指纹的提取是基于内容本身特征， 不会改变原有视频内容；第二，从视频数据中提取的数字指纹与内容唯一对应，且具有较强鲁棒性；第三，数字指纹较其他内容识别技术(如数字水印)，具有运算速度快、开销小、灵敏度高等特点，有助于实现快速匹配和认证。近年来，在视频指纹提取方法方面，已经产生了一些典型的研究成果，按照提取的不同特征，他们主要被分为以下三类利用粗糙特征提取，利用局部特征提取和利用全局特征提取。①在基于粗糙特征指纹提取算法中，提取的粗糙特征代表了多媒体内容。例如从视频序列中提取视觉媒体所拥有的特征用于联系媒体和它的源头；用一种有界坐标系统模型(BCS)的新颖视频片段去捕捉视频比较明显的内容或内容变化趋势。由于这种特征仅仅代表的是视频的近似内容，因此它们通常不能被精确的检测。②在基于局部特征指纹提取算法中，提取时空域的特征作为指纹矢量。例如匹配帧与帧间的兴趣点形成了角点轨迹，对应的局部特征描述了角点轨迹的行为；通过哈里斯兴趣点检测器检测兴趣点，从而形成了每个兴趣点周围局部区域的不同描述。这种特征常常可以实现较好的检测精度和鲁棒性，但是它的计算消耗相当高。③在基于全局特征指纹提取算法中，这种特征从整个视频序列的每一帧中进行提取。例如用序数测度法把视频序列转化为图像，并把每个图像分成N块，计算其序列，然后保存每块的平均灰度值；序数测度法也把应用扩展到区域运动，颜色和时空域分配的强度方面；还有用块组成的平均强度序列形成的序数测度。因为全局特征是从整个视频序列中进行计算，它能辨别视频序列是否拷贝并且复杂度低，所以它们通常不能用于一些局部的操作。综合上述，视频内容要实现即时、同步地识别与监控，数字视频指纹必须满足下面两个要求，即一方面对因视频内容变化产生的视频特征具有敏感性，另一方面能快速提取并具有强鲁棒性。如何解决这一问题是视频内容识别与监控技术的核心。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种提取效率高，对不同视频内容具有敏感性、强鲁棒性的数字视频指纹提取方法。为实现上述目的，本发明数字视频指纹的提取方法，其特征在于，包括以下步骤(1)、视频切片的提取1. 1)对视频片段序列进行灰度处理，得到灰度图像序列；1. 2)提取灰度图像序列中每一帧处于同一水平或垂直位置的像素线，组成视频片段序列的横向视频切片或纵向视频切片；1. 3)在灰度图像序列中，均勻地在不同水平位置或垂直位置进行步骤1. 2)的操作，得到多个横向视频切片或纵向视频切片；(2)、视频切片的特征提取利用二维离散小波变换对提取的每一个横向视频切片或纵向视频切片进行处理， 得到其水平细节分量系数或垂直细节分量系数，将水平细节分量系数或垂直细节分量系数分成块，计算每一块的水平细节分量系数或垂直细节分量系数的平均值，然后将这些平均值组合为该视频切片的指纹信息；(3)、数字视频指纹的合成将各横向视频切片或纵向视频切片的指纹信息组合起来，形成该视频片段序列的数字视频指纹。本发明的发明目的是这样实现的传统的数字视频指纹提取方法是基于单帧，即关键帧或固定帧上选取视频特征， 其指纹提取效率低、指纹开销大。在本发明中，提出了一种基于视频片段序列视觉感知特征的视频切片，通过分析视频切片的频域特征，有效利用视频内容间的时空相关性，利用二维离散小波变换OD-DWT)变换对视频切片进行处理，提取二维离散小波变换中的水平细节分量系数或垂直细节分量系数作为指纹信息。所采用的水平细节分量系数或垂直细节分量系数这一特征反映的是视频内容变化对视觉感知的刺激，而非是某个时刻视频帧的低级特征，如颜色或灰度，因而对于不同视频格式和不同视频内容具有良好的鲁棒性。同时，视频切片均勻分布于整个视频片段中，它们反映了整个视频片段的内容变化，具有敏感性，因此它能满足视频内容识别和监控的需要和防范各种攻击，例如篡改视频内容、几何攻击、颜色攻击等等。实验结果表明，视频切片对不同视频格式和尺寸大小是鲁棒的，并且它们对不同视频内容是敏感的。同时，这种方法大大减小了指纹的大小，提高了指纹提取的效率。因此，它的性能优于现有数字视频指纹提取方法。
图1是现有技术的三种视频内容识别技术示意图2是本发明数字视频指纹提取方法一具体实施方式
示意图3是帧的直角坐标系；
图4是横向视频切片坐标系；
图5是纵向视频切片坐标系；
图6是横向视频切片二维离散小波变换及其水平细节分量系数三维图7是不同内容的视频其切片水平细节分量系数的绝对值之和的比较图
图8是视频各种攻击画面图9是各种攻击产生的相似度曲线图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明的具体实施方式
进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。实施例在人类的视觉系统中，世界的万事万物都是视觉系统感知的对象。人类通过这种感知去认识事物和发现事物。在众多的感知事物中，对连续运动的事物的感知尤为重要。随时间变化的图片是不会改变图片间的时空关系，但图像的亮度与其时间或空间的定位有着重要的联系。在视觉上，亮度强度的变化对视觉系统构成了不同的刺激，亮度的变化我们通常用对比的概念来描述。用视角作为空间的单位，用以准确地描述整个空间的大小。有了空间、空间中的变化(对比变化)和空间单位(视角)，就可以定义空间频率(f)。空间频率是指在单位视角中对比变化的次数。研究表明，人们对于高空间频率的敏感度低于对于低空间的敏感度，这种敏感度受到方向性、图像亮度、图像空间的大小和观察距离等方面的影响。而时间频率(W)通常是以抖动、运动等形式被我们感知的，人眼对于不同时间频率有不同的反应。研究表明，当频率高于30Hz时，敏感度就会迅速衰减。眼睛对各种颜色的敏感度可以用标准相关光谱亮度功效函数来描述。图像序列的能量谱R(f，w)与空间频率(f)、时间频率⑷之间的关系可以表示为R(f, w) = (Cs/fm+1)P(w/f)Cs为恒值，P(w/f)表示w/f的一维概率分布。这个公式表明，图像序列的能量谱与图像序列的空间频率(f)和时间频率(W)密切相关，而且能量谱与图像的时空相关性是不可分离的，这种相关性也是区分静态图像的关键。视频可以通过采集设备采集视频帧作为连续图像序列，而其内容在空间和时间上是相关的，研究表明视觉敏感性K与图像序列的能量谱R之间有如下关系
权利要求
1. 一种数字视频指纹的提取方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)、视频切片的提取1.1)对视频片段序列进行灰度处理，得到灰度图像序列；1. 2)提取灰度图像序列中每一帧处于同一水平或垂直位置的像素线，组成视频片段序列的横向视频切片或纵向视频切片；1.3)在灰度图像序列中，均勻地在不同水平位置或垂直位置进行步骤1. 的操作，得到多个横向视频切片或纵向视频切片； O)、视频切片的特征提取利用二维离散小波变换对提取的每一个横向视频切片或纵向视频切片进行处理，得到其水平细节分量系数或垂直细节分量系数，将水平细节分量系数或垂直细节分量系数分成块，计算每一块的水平细节分量系数或垂直细节分量系数的平均值，然后将这些平均值组合为该视频切片的指纹信息； (3)、数字视频指纹的合成将各横向视频切片或纵向视频切片的指纹信息组合起来，形成该视频片段序列的数字视频指纹。
全文摘要
本发明公开了一种数字视频指纹提取方法，通过提取视频片段序列视觉感知特征的视频切片，分析视频切片的频域特征，有效利用视频内容间的时空相关性，利用二维离散小波变换(2D-DWT)变换对视频切片进行处理，提取二维离散小波变换变换中的水平细节分量系数或垂直细节分量系数作为指纹信息。水平细节分量系数或垂直细节分量系数反映了是视频内容变化对视觉感知的刺激，而非是某个时刻视频帧的低级特征，如颜色或灰度，因而对于不同视频格式和不同视频内容具有良好的鲁棒性。同时，视频切片均匀分布于整个视频片段中，它们反映了整个视频片段的内容变化，具有敏感性，因此它能满足视频内容识别和监控的需要和防范各种攻击。同时，这种方法大大减小了指纹的大小，提高了指纹提取的效率。因此，它的性能优于现有数字视频指纹提取方法。
文档编号G06K9/46GK102208026SQ20111014031
公开日2011年10月5日 申请日期2011年5月27日 优先权日2011年5月27日
发明者徐杰, 赵洪健, 闫朝喜, 陈龙, 隆克平 申请人:电子科技大学