专利名称：基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹方法
技术领域：
本发明涉及的是一种视频处理技术领域的方法，具体是一种基于扩展变换标量和 纠错码的视频数字指纹方法。
背景技术：
随着多媒体技术和网络技术的迅猛发展，互联网上的数字媒体应用正在呈爆炸式 增长，越来越多的商家通过网络直接发布其所拥有的数字作品，数字产品版权保护问题日 益突出，并已成为阻碍信息数字化发展的重要障碍。如何防止数字产品被非法复制与传播， 保护版权所有者的合法权益，已经成为维持社会长治久安的重要问题，利用数字水印和数 字指纹技术进行版权保护日益受到关注。数字指纹是一种新型的数字版权保护技术，在一个数字指纹系统中，每个购买者 (用户)都会被分配一段不同的标示性识别代码——指纹，版权拥有者再利用数字水印技 术将用户指纹嵌入到数字媒体中，然后再将嵌入了指纹的数字媒体分发给相应的用户。当 发行商发现盗版行为时，通过提取盗版产品中的指纹，能够确定并追踪非法复制的来源，对 盗版者进行起诉，从而起到版权保护的作用。在数字指纹技术发展的同时，针对数字指纹的各种攻击技术也在不断发展，主要 包括物理攻击和合谋攻击两大类攻击方式。物理攻击通过对数字作品的物理变换来达到 删除指纹的目的。常见的物理攻击如旋转、缩放、JPEG压缩、低通滤波、加噪等手段。合谋 攻击是指多个用户联合起来，通过比较视频中的不同之处确定出视频中部分指纹标记的位 置，通过对这些位置上的标记进行削弱、修改、删除，甚至添加新的标记，从而制造出一份新 的作品视频并将其分发，希望能够逃避跟踪。数字指纹的设计也需要考虑到对这些攻击的 抵抗能力。经过对现有技术的检索发现，Joachim J. Eggers等人在“kalar Costa Scheme for Information Embedding”(信息嵌入的标量Costa方案)中提出了一种数字水印嵌入 方式——标量Costa算法(Scalar Costa kheme :SCS)，这是一种可靠的信息嵌入技术。在 此基础之上，作者在此文又提出了将Spread Transform(扩展变换，ST)与标量Costa算法 结合，来改进原算法，减少其误码率。肖俊等人在“扩展变换抖动调制(STDM)水印算法中投影向量的研究”中着重对扩 展变换中投影向量进行了讨论，对使用各种投影向量在STDM中的效果及各种情况下的优 缺点进行了详尽的研究。对STDM中的投影向量进行了讨论。研究结果表明，选择不同的投 影向量对STDM算法的鲁棒性有很大的影响就对抗JPEG压缩的性能而言，选择平行向量最 佳；就对抗高斯噪声的性能而言，选择中频向量最佳。另外，仅从人类感知系统(HVS =Human vision System)的角度来选择投影向量不能得到理想的性能，但是为了充分利用HVS改善 视觉效果的特点，，可以将HVS与其他选择方法相结合来共同确定投影向量。实验结果表 明，结合HVS来选择投影向量不仅可以减少嵌入失真，改善嵌入水印后图像的视觉效果，而 且不影响其鲁棒性，甚至可以进一步提高其鲁棒性。
R. Safavi-Naini 禾口 Y. Wang 在"Collusion secure q-ary fingerprinting for perceptual content”(合谋安全的q进制感知媒体指纹)中，详细介绍了纠错码数字指 纹。纠错码指纹的基本思想是纠错码所有可能的码元分别对应一个扩频序列，不同码元对 应的扩频序列相互正交，原始载体信息被划分成与纠错码长度相等的段，每个段嵌入该位 置纠错码码元对应的扩频序列。嵌入假设被修改为允许在被检测出的指纹位置和未检测出 的指纹位置对指纹进行修改，从而更符合感知媒体的情况。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种基于扩展变换标量和纠错码的 视频数字指纹方法，基于扩展变换标量Costa方案(Spread Transform Scalar Costa Scheme, ST-SCS)和纠错码(Error Correction Codes)得以实现。使用本发明将指纹嵌入 到原始视频，对嵌入指纹的视频编码后观察到视频效果良好；再解码后提取出指纹，计算其 与所有用户指纹的相关系数。编解码后提取的指纹与原指纹的相关系数接近1，而与指纹库 中其它指纹的相关系数接近0，很明显能够找到对应用户。本发明是通过以下技术方案实现的本发明涉及一种基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，通过基于 纠错码的两层指纹编码来得到每个用户的指纹，再采用扩展变换标量Costa嵌入方法将指 纹嵌入到视频中。所述的基于纠错码的两层指纹编码包括位于上层的纠错码进行纠错，位于下层 的防诬陷码对纠错码进行扩频，其中纠错码使用RS码，即里德所罗门码进行编码，防诬陷 码使用元素为0，1的伪随机序列M序列，不同M序列相互正交。所述的每个用户的指纹通过以下方式获得1. 1)确定视频帧的最大嵌入指纹长度W及两层指纹编码长度对长度和宽度 分别为m * η像素的视频帧，选用维数为8 * 8 = 64的投影向量进行扩展变换，则该视频每 一帧的最大嵌入指纹长度W为一帧图像的像素点数/投影向量大小，即W = mXn/64, W满 足Iks女，其中1KS为1 码长度，Im为M序列长度。最终的两层指纹编码长度为
—Irs X IMo1. 2)生成长度为Iks的RS码分别为每个用户分配一个唯一的长度为Iks的纠错 码序列{rbr2,r3,..., }，每个码字巧(1彡i彡Ies)的取值空间为伽罗华域GF (q)。1. 3)生成长度Im = 2M的M序列其中q彡2M由t次本原多项式的系数构造 移位寄存器，该移位寄存器连续输出的2t-l个数组成的向量即为M序列。由所述移位寄存
器最多可以得到2t_l个长度为2t_l的M序列，选取其中的q个M序列M1. M2.....Mq,使之
分别对应GF (q)中的q个RS码元。1.4)生成长度为的用户指纹将所述为每个用户分配的纠错码序列 {rbr2，r3，+++，rj中的每个码字rid彡i彡lRS)分别映射为所述的对应M序列，即对纠错码
序列进行扩频，得到最终的用户指纹序列D={A，A，&，+++，Ara}。所述的扩展变换标量Costa嵌入方法是指将每一个大小为m * η像素的视频帧 分割成W个8 * 8的局部块(W = mXn/64)；在密钥序列K的控制下，对第i个分块的DCT系数嵌入用户指纹序列D中的屯。所述的密钥序列
权利要求
1.一种基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，其特征在于，通过基于 纠错码的两层指纹编码来得到每个用户的指纹，再采用扩展变换标量Costa嵌入方法将指 纹嵌入到视频中。
2.根据权利要求1所述的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，其特 征是，所述的基于纠错码的两层指纹编码包括位于上层的纠错码进行纠错，位于下层的防 诬陷码对纠错码进行扩频，其中纠错码使用RS码，即里德所罗门码进行编码，防诬陷码使 用元素为0，1的伪随机序列M序列，不同M序列相互正交。
3.根据权利要求1所述的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，其特 征是，所述的每个用户的指纹通过以下方式获得·1.1)确定视频帧的最大嵌入指纹长度W及两层指纹编码长度对长度和宽度分别 为m* η像素的视频帧，选用维数为8 * 8 = 64的投影向量进行扩展变换，则该视频每一 帧的最大嵌入指纹长度W为一帧图像的像素点数/投影向量大小，即W = mXn/64, W满足 Ies女W，其中1KS*RS码长度，Im为M序列长度，最终的两层指纹编码长度为= Irs X IM'·1. 2)生成长度为Iks的RS码分别为每个用户分配一个唯一的长度为Iks的纠错码序 列{rbr2,r3,..., }，每个码字巧(1彡i彡Ies)的取值空间为伽罗华域GF (q)，·1. 3)生成长度Im = 21-1的M序列其中q ( 2χ-\由t次本原多项式的系数构造移位 寄存器，该移位寄存器连续输出的2t-l个数组成的向量即为M序列，由所述移位寄存器最 多可以得到2M个长度为2M的M序列，选取其中的q个M序列Mp M2,…、Mq，使之分别 对应GF (q)中的q个RS码元，·1.4)生成长度为的用户指纹将所述为每个用户分配的纠错码序列中的每个码字ri(l彡i彡Ies)分别映射为所述的对应M序列，即对纠错码序列进行扩频，得到最终的用户指纹序列D=<A，&，&，+ ++，《j。
4.根据权利要求1所述的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，其特 征是，所述的扩展变换标量Costa嵌入方法是指将每一个大小为m * η像素的视频帧分割 成W个8 * 8的局部块，W = mXn/64 ；在密钥序列K的控制下，对第i个分块的DCT系数嵌 入用户指纹序列D中的屯。
5.根据权利要求4所述的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法，其特征是，所述的密钥序列K={hU3，+ ++U，其中，O < ki < 1，1彡i彡1_，对嵌入不同用户指纹的相同视频采用相同的密钥序列K，密钥序列K为嵌入视频指纹时采用的抖动量参数。
6.根据权利要求1或4所述的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹嵌入方法， 其特征是，所述的扩展变换标量Costa嵌入方法包括以下步骤·2.1)获取视频帧序列的一帧并对其进行全局DCT变换得到这一帧的全局DCT变换系数 DCTcoefi,」，同时计算对比度掩蔽值Contrastmaski, j，·2. 2)构造投影向量，将对比度掩蔽值contrastmask矩阵按8*8大小分块，即对m女 η像素大小的帧，分成(m/8) * (η/8)个块，每一块为8 * 8的矩阵，设u = m/8, ν = η/8, 分块用P表示，则得到了 {P1; P2，. . .，Py . . .，Pu*v, }，u * ν = W，对其中任意一 8*8的矩阵，用Pij (彡i彡8，1彡j彡8)表示P^中元素，定义
7.根据上述任一权利要求所述据视频的数字指纹检测方法，其特征在于，首先采用非盲检测将待检测视频进行相应的MPEG4或H. 264解码，并对解码后视频使用扩展变换标量 Costa指纹提取方法得到嵌入在该视频中的指纹，再将提取的指纹与所述指纹分发阶段生 成的所有指纹分别进行相关性计算，最后将相关系数最大的用户确定为合谋者，实现合谋 攻击的检测。
8.根据权利要求7所述的视频的数字指纹检测方法，其特征是，所述的扩展变换标量 Costa指纹提取方法是指首先得到待检测视频的原始视频，然后分别在原始视频中嵌入 全O和全1码字指纹，得到量化向量R(O)与R(I)，最后与待检测视频的对应数据进行比对， 并进一步确定该视频中嵌入的指纹码字。
9.根据权利要求7或8所述的视频的数字指纹检测方法，其特征是，所述的扩展变换标 量Costa指纹提取方法具体包括3. 1)获取原始视频帧序列中的一帧，对其进行全局DCT变换，得到该帧的全局DCT变换 系数DCIVj，同时计算对比度掩蔽值Contrastmaski, j ；3. 2)由对比度掩蔽值Contrastmaski, j构造投影向量厂={竹，V2，...，v;J ；3. 3)由DCT变换系数与投影向量V得到投影值向量^ = Ui^2,-,^eJ ；3. 4)使用指纹嵌入时选定的量化步长△，投影强度α，嵌入时生成的密钥K以及投影 值向量X，将指纹码字分别取O和1通过量化器进行量化得到向量R(O)与R(l)，即对图像
10.根据权利要求7所述的视频的数字指纹检测方法，其特征是，所述的相关性计算是 指将按所述扩展变换标量Costa指纹提取方法提取出的指纹序列M'与已分配的用户j 的指纹序列分别进行相关性系数COi^的计算
全文摘要
一种视频处理技术领域的基于扩展变换标量和纠错码的视频数字指纹方法，该方法基于扩展变换标量Costa方案和纠错码得以实现，使用本发明将指纹嵌入到原始视频后，对嵌入指纹的视频编码后观察到视频效果良好，再解码后提取出指纹，计算其与指纹库中所有指纹的相关系数，编解码后提取的指纹与原指纹的相关系数接近1，而与指纹库中其它指纹的相关系数接近0，很明显能够找到对应用户。
文档编号H04N5/913GK102088588SQ201010553968
公开日2011年6月8日 申请日期2010年11月23日 优先权日2010年11月23日
发明者张爱新, 李建华, 李生红, 管超, 郑毅贤 申请人:上海交通大学