专利名称：目标样本随机标记、检测方法及其视频数字水印加密应用的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种目标样本随机标记和检测方法，以及在视频数字水印加密上的应用。
背景技术：
在许多物理学、化学、地质学等领域的研究和应用中，常常会遇到这样一类难题如何准确、快速、高效地检测出目标样本，电子信息技术研究领域中用于版权保护的视频数字水印加密技术应用便是一个很好的例子。
随着网络技术和数字多媒体技术的飞速发展及应用普及，数字水印技术作为一种数字版权保护的有效手段正日益受到人们的重视。水印的嵌入类似于目标样本的标记，而提取则类似于目标样本的检测，水印的嵌入和提取过程可以理解和归纳为目标样本的标记和检测，尤其是水印嵌入帧的选择和查找过程更加典型。尽管数字水印技术的研究已经经历了十多年的发展，出现了许多理论和算法，但大多仍然停留在研究阶段，真正实际应用的数量很少。从具体研究的内容来看，绝大多数仍然局限于图像数字水印，而对多媒体(包括视频和音频)数字水印的研究相对较少。这一方面是由于来源于实际应用的多媒体数字水印的需求点还不十分明确，没有形成更好的技术应用模式；另一方面是由于多媒体文件数量多、文件数据量大，且更多地应用于网络环境，其数字水印的技术方面还存在许多难以根本解决的问题，如视频数字水印中最常见的、也是最难解决的帧剪辑攻击问题。
数字水印一般要求具有隐藏性和鲁棒性两个重要性质，而在视频数字水印中，由于视频文件多、数据量大、实时性要求高，除具备以上两个数字水印的基本性质以外，还应该满足以下几点①视频数字水印(尤其是用于版权监督和控制的视频数字水印)应该是一种盲水印，在水印检测过程中不应该再需要原始视频文件的帮助；②视频数字水印应该能抵抗基于视频文件最常见的帧剪辑攻击，包括帧替换、帧重组、帧添加、帧删除等；否则，只需要简单的几个帧剪辑操作，水印就已经不复存在。因此，一种再好的视频数字水印算法如果不能抵抗帧剪辑攻击，就失去了其实际应用价值。
③视频数字水印的检测速度应该足够快，能满足网络环境下的在线检测要求。视频数字水印除了应具有图像数字水印的版权认证功能外(离线完成)，更应发挥其在版权监督和控制方面的功能。这就要求水印的检测算法复杂度足够低，检测时间短，让用户能够忍耐。
目前，还没有发现能完全满足以上三个条件的视频数字水印的嵌入方法和检测方法。
发明内容本发明的一个目的，在于提供一种准确、快速、高效的目标样本随机标记、检测方法。
本发明的另一目的，在于提供一种视频数字水印加密中对加密帧的标记和检测方法，即基于随机帧嵌入与随机帧提取的视频数字水印方法。
A。关于目标样本随机标记和检测方法，具体论述如下1 一种目标样本随机标记、检测方法，包括以下步骤①在一个含有N个样本的样本空间中，不重复地、随机地标记其中的n1个样本，其中n1＜N，标记比例k=n1N;]]>②根据标记比例k按照以下公式计算出临界随机采样数量n2′ ③从样本空间中不重复地随机选取n2个样本，其中n2大于或等于临界随机采样数量n2′，则必然会找到一个被标记样本。
上述本发明的目标样本随机标记和检测方法中，所述的标记比例k一般取值为10～50％；最好取值20～30％。
2 理论分析在一个含有N个样本的样本空间中，随机地标记其中的n1个样本(不重复标记)，相当于从N个样本中随机地选取n1个样本，属于概率论与数理统计的范畴[4]，共有CNn1种不同选择。同样地，第二次随机抽取其中的n2个样本(不重复抽取)有CNn2种不同选择。那么，第二次随机抽取的n2个样本中根本不含有被标记样本的组合数为CN-n1n2。为了使两次随机采样中出现重复样本，即第二次随机抽取的n2个样本中至少含有一个被标记样本的概率Pn2(N,n1)≥99.995%]]>成立，则需要满足Pn2(N,n1)=CNn2-CN-n1n2CNn2×100%≥99.995%...(1)]]>其中，Cnm=n×(n-1)×(n-2)...(n-m+1)m×(m-1)...×2×1.]]>式(1)给出了两次随机采样中出现样本重复的精确条件关系。由于该式过于复杂，存在多阶层运算，其运算量和运算复杂度都比较大，很难直接利用来确定n2的取值范围。在实际应用中更希望能够找到一种直观、快速的方法确定n2及其范围。
式(1)实质上给出了一个两次随机采样中出现样本重复时n2需要满足的关系不等式，其中存在一个临界随机采样数量n2′。n2′满足关系式Pn2(N,n1)|n2=n2′≥99.995%≥Pn2(N,n1)|n2=n2′-1...(2)]]>由此，可以换一个角度，将式(1)的求解转换为寻找临界随机采样数量n2′，同时式(1)的精确条件关系转换为n2≥n2′。
3 临界随机采样数量n2′的数值求解利用Matlab 6.5实验平台来进行临界随机采样数量n2′的数值求解，具体求解步骤如下(1)在一个含有N＝104个样本的样本空间中，随机地标记其中10％的样本(不重复标记)，即n1＝N×10％。
(2)将n2从1开始间隔为1逐步增大，分别计算相应的概率Pn2(N,n1)=CNn2-CN-n1n2CNn2×100%,]]>找到满足式(1)的第一个n2值，并记为n2′。
(3)将随机标记比例k从10％开始以10％的间隔依次增大至100％，即n1＝k×10％×N，k＝1，2，…，10。重复步骤(1)(2)，记录相应的n2′。
(4)将样本空间数量N依次增大为106、108，重复步骤(1)～(3)。
计算结果如表1所示。
表1固定Pn2(N,n1)=99.995%,]]>N＝104，106，108时临界随机采样数量n2′
从表1可以明显看出两次随机采样中出现样本重复时，临界随机采样数量n2′随着标记比例k(或者标记数量n1)的增大而减少，表示标记比例越大则检测到目标样本的可行性大；同时，与随机样本标记数量n1相比，n2′要小得多(即n2′＜＜n1)，表示完全可以使用远小于标记样本数量n1的随机采样实现样本的检测；更重要地，在标记比例一定的情况下，n2′的取值是相同的，即n2′仅与标记比例有关。
下面通过曲线拟合给出n2′的近似表达式，进而使上述结论更加清晰。
4 n2′数值分析及其曲线拟合为了求出n2′的近似表达式，使用与上节相同的办法，求解固定N时，当n1逐步变化过程中n2′的值，具体求解步骤如下(1)设定N＝106，Pn2(N,n1)=99.995%,]]>n1＝1(即标记比例为1/106)。
(2)固定n1取值，将n2从1开始间隔为1逐步增大，分别计算相应的概率Pn2(N,n1)=CNn2-CN-n1n2CNn2×100%,]]>找到满足式(1)的第一个n2值，并记为n2′。
(3)将n1间隔为1逐步增大直到N，重复步骤(1)(2)，记录相应的n2′。
(4)画出固定N时，n2′与n1的关系曲线n2′～n1，如图1所示。
(5)改变N＝104，重复(1)～(4)。曲线n2′～n1如图2所示。
由图1和图2可以看出，当N固定时，n2′与n1大致成倒数关系，并与N存在一定关系。因此，假设n2′具有以下形式 其中，α为待定系数，f(N)，g(N)，h(N)为待定函数。
在上述实验数据的基础上对图1进行多次分段拟合，得到n2′随N、n1的变化关系，并考虑到n2′取值必须为整数，则拟合函数(N，n1)如下 这样，就可以根据任意给定的N、n1值由式(3)方便地计算出满足条件的n2′值。
将标记比例记为k=n1N,]]>将式(3)变为 由式(4)可以看出，n2′仅与标记比例k有关，是k的近似分段倒数函数。这进一步证明了在3节中的计算结果。图3显示了n2′～k关系图。
至此可以得到如下结论在一个含有N个样本的样本空间中，随机地标记其中的n1个样本(不重复标记)。第二次随机采样其中的n2个样本(不重复抽取)，n2只要大于或等于其临界随机采样数量n2′，就能达到样本重复即目标样本有效检测的目的。临界随机采样数量n2′仅与随机被标记样本占总样本的比例有关，即 本发明目标样本随机标记和检测方法，具有准确性高、检测时间短、可靠性高的优点。
B.关于本发明在视频数字水印加密的应用，具体论述如下1 一种视频数字水印加密的标记、检测方法，包括以下步骤①根据视频文件的原有码率确定视频文件的总帧数N，利用随机数生成器随机产生不相互重复的1～N之间的的n1个随机数，并按照此随机数序列依次从视频文件中随机地选取其中的n1帧作为水印嵌入帧，其中n1＜N，标记比例k=n1N;]]>②通过图像水印嵌入算法对选取的n1帧图像分别嵌入水印，并将嵌入水印的n1帧图像和没有嵌入水印的N-n1帧图像重新组合成为带有水印信息的视频文件；③根据标记比例k计算出临界检测帧数n2′， ④根据视频文件的原有码率确定视频文件的总帧数N，利用随机数生成器随机产生不相互重复的1～N之间的的n2个随机数，并按照此随机数序列依次从视频文件中随机地选取其中的n2帧作为水印检测帧，其中n2≥n2′；⑤通过图像水印检测算法分别对选取的n2帧图像进行水印检测，必然会找到一帧嵌入水印的图像。
上述本发明的视频数字水印加密中对加密帧的标记和检测方法，所述的标记比例k一般为10～50％，最好为20～30％。
2 理论分析视频数字水印的嵌入和检测操作基本上都是基于视频帧(如I帧、B帧、P帧)的，但它们都没有十分明确地说明应该如何在一个含有很多帧的视频文件中嵌入和提取水印，按照缺省的想法就应该是在所有的视频帧中嵌入水印，但在实际应用中这很难行得通。原因有二在一个视频文件中进行大规模的水印嵌入是一项浩大的工程，用户无法忍耐；同时，大规模的水印嵌入会对视频文件产生较大破坏，严重影响视频播放效果。因此，一种好的视频数字水印算法应该尽可能地少嵌入水印信息，同时又要十分容易地检测出来，即在水印的不可见性和鲁棒性之间有一个很好的平衡。
按照这个原则，视频水印嵌入时应该是在视频文件中选择一部分视频帧作为嵌入帧，通过对视频嵌入帧固定位置的微小修改或函数变换后的微小修改实现水印信息的隐藏嵌入；水印提取时首先要找到嵌入水印的视频帧，然后再按照水印提取算法在固定位置去检测嵌入时所做的微小修改。如果能检测到水印信息就证明了水印的存在。那么，如何在数量巨大的视频帧中准确地找到嵌入水印的视频帧、如何在嵌入水印的视频帧中准确地找到嵌入水印的具体位置，就显得十分重要。将视频文件中水印嵌入帧的选择信息、水印嵌入帧中水印的嵌入位置信息统称为水印的同步信息，把前者的鲁棒性称为水印的帧间鲁棒性，后者的鲁棒性称为水印的帧内鲁棒性。同步信息被破坏，就无法找到水印嵌入帧、无法找到嵌入水印的具体位置，也就无法正常地提取出水印。
如果能够按照一定比例从视频文件中随机地选择其中一部分视频帧作为水印嵌入帧嵌入水印，然后随机地选择一定数量的视频帧进行水印检测，即利用基于随机帧嵌入与随机帧提取的方法来实现视频数字水印，那么视频数字水印的嵌入和提取过程，或第一类鲁棒性问题就可以归纳为两次随机采样中的样本重复即目标样本有效检测问题。
本发明的理论根据为在一个含有N个样本的样本空间中，随机地标记其中n1个样本(不重复标记)。第二次随机抽取其中的n2个样本(不重复抽取)，n2需要满足什么条件才能使两次随机采样中出现重复样本，或第二次随机抽取的n2个样本中至少含有一个被标记样本的概率趋近于1，设定为Pn2(N,n1)≥99.995%.]]>n2只要大于或等于其临界随机采样数量n2′，就能达到样本重复即目标样本有效检测的目的。临界随机采样数量n2′仅与随机被标记样本占总样本的标记比例有关，即 而与样本总数量n1无关。其近似表达式为 n2′～k关系图如图3所示。
本发明的基于随机帧嵌入与随机帧提取的视频数字水印的嵌入方法和检测方法，能有效抵抗视频数字水印中常见的、也是最难以解决的帧剪辑攻击，具有高可靠性和高鲁棒性，为视频数字水印的实际应用提供了保障。
图1为n2′～n1关系图，其中Pn2(N,n1)=99.995%,]]>N＝106图2为n2′～n1关系图，其中Pn2(N,n1)=99.995%,]]>N＝104图3为n2′～k关系图(固定Pn2(N,n1)=99.995%]]>)。
具体实施方式
下面以视频数字水印加密为例，对本发明进行具体的说明，其中标记比例k＝30％。
1.从式(1)的关系表达式和附图3的关系曲线取一点M(0.30，28)，该点表示在随机样本标记比例k＝30％时临界随机采样数量n2′＝28，即随机地采样28个样本一定可以检测到目标样本。为了增加可靠性，保证检测效果，将n2′稍微增加提高到30，即n2等于30。
在一个视频文件中，随机地选取其中30％的帧并在每一帧中嵌入水印；水印提取时，从视频文件中随机地选取30帧，则至少可以找到一帧含有水印，并检测出水印。
2.具体的嵌入方法和检测方法可描述如下(1)随机帧嵌入
①根据视频文件的原有码率确定视频文件的帧数，假设共计含有N帧。
②利用随机数生成器产生n1＝N*30％个不重复的1～N之间的随机数。
③按照②生成的1～N之间的随机数序列顺序，依次从视频文件中随机地选取其中的n1帧作为水印嵌入帧。
④通过图像水印嵌入算法对选取的n1帧图像嵌入水印。
⑤将嵌入水印的n1帧和其它N-n1帧重新组合成视频文件，作为带有水印信息的视频文件发布应用。
(2)随机帧提取①根据视频文件的原有码率确定视频文件的帧数，假设共计含有N帧。
②利用随机数生成器产生30个不重复的1～N之间的随机数。
③按照②生成的1～N之间的随机数序列顺序，依次从视频文件中随机地选取其中的30帧图像。
④通过图像水印检测算法分别对随机选取的30帧图像进行水印检测，并记录检测结果。
⑤只要在随机选取的30帧图像检测中发现一帧含有水印，就证明了该视频文件中嵌入水印。
为了提高图像水印检测的鲁棒性(即帧内鲁棒性)，可以选择两类鲁棒性效果达到互补作用同时嵌入位置又不互相影响的图像水印算法进行重复嵌入，从而实现互补检测。
3.仿真实现及攻击验证本视频水印算法的仿真是基于matlab6.5为平台，试验步骤主要包括a)读取视频文件，产生视频帧序列，共N帧；b)用随机数发生器产生n1＝N*30％个和30个1～N之间的不重复随机数，第一组随机数用来确定水印嵌入视频帧的位置，第二组随机数用来确定水印提取视频帧的位置；c)运用图象水印嵌入算法嵌入水印；d)水印攻击(1)视频帧删除包括在嵌入水印的视频文件中删除前、后或中间任意50帧。
(2)视频帧交换嵌入水印的视频帧和其前或后的视频帧交换顺序，交换帧数不少于20帧。
(3)视频帧插入包括在嵌入水印的视频文件的前、后或中间任意位置插入50帧。
e)运用图象水印提取算法提取水印。
对上述算法进行仿真，实验中采用大量的视频文件，文件涉及广泛的场景(包括人物、汽车、风景、运动物体、场景切换等)，对视频文件进行帧操作攻击(包括帧删除、帧交换、帧插入等)，文件名分别为Akiyo、Foreman、Tempete、Mobile。
仿真试验结果统计如下表1所示，其中正常提取是指不经过视频帧攻击直接提取水印信息，实验中采用的水印算法在单帧图像中提取相似度为1。
表1实验仿真统计结果
从上表可以看出，嵌入比例为30％，提取数量为30的情况下，该算法对帧操作(帧删除、帧插入以及帧交换)均能有效提取水印信息，具有很强的鲁棒性。
4.结论上述论证和仿真实验表明，视频数字水印的随机嵌入方法和检测方法，能有效抵抗视频数字水印中常见的、也是最难以解决的帧剪辑攻击，具有高可靠性和高鲁棒性，为视频数字水印的实际应用提供了可靠保障。
权利要求
1一种目标样本随机标记、检测方法，其特征是，包括以下步骤①在一个含有N个样本的样本空间中，不重复地、随机地标记其中的n1个样本，其中n1＜N，标记比例k=n1N;]]>②根据标记比例k按照以下公式计算出临界随机采样数量n2′ ③从样本空间中不重复地随机选取n2个样本，其中n2大于或等于临界随机采样数量n2′，则必然会找到一个被标记样本。
2.根据权利要求1所述的目标样本随机标记、检测方法，其特征是，所述的标记比例k为10-50％。
3.根据权利要求2所述的目标样本随机标记、检测方法，其特征是，所述的标记比例k为20-30％。
4.一种视频数字水印加密的标记、检测方法，其特征是，包括以下步骤①根据视频文件的原有码率确定视频文件的总帧数N，利用随机数生成器随机产生不相互重复的1～N之间的的n1个随机数，并按照此随机数序列依次从视频文件中随机地选取其中的n1帧作为水印嵌入帧，其中n1＜N，标记比例k=n1N;]]>②通过图像水印嵌入算法对选取的n1帧图像分别嵌入水印，并将嵌入水印的n1帧图像和没有嵌入水印的N-n1帧图像重新组合成为带有水印信息的视频文件；③根据标记比例k计算出临界检测帧数n2′， ④利用随机数生成器随机产生不相互重复的1～N之间的的n2个随机数，并按照此随机数序列依次从视频文件中随机地选取其中的n2帧作为水印检测帧，其中n2≥n2′；⑤通过图像水印检测算法分别对选取的n2帧图像进行水印检测，必然会找到一帧嵌入水印的图像。
5.根据权利要求4所述的视频数字水印加密的标记、检测方法，其特征是，所述的标记比例为10-50％。
6.根据权利要求5所述的视频数字水印加密的标记、检测方法，其特征是，所述的标记比例为20-30％。
全文摘要
本发明涉及一种目标样本随机标记和检测方法，以及在视频数字水印加密上的应用。该方法包括在一个含有N个样本的样本空间中，不重复地、随机地标记其中的n
文档编号H04N5/913GK1812544SQ200610055129
公开日2006年8月2日 申请日期2006年2月22日 优先权日2006年2月22日
发明者郑晓势, 赵彦玲, 李娜, 刘广起, 王庆席 申请人:山东省计算中心