模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2010年
6期
759-765
,共7页
隐写分析%视频%运动估计%支持向量机
隱寫分析%視頻%運動估計%支持嚮量機
은사분석%시빈%운동고계%지지향량궤
提出一种基于运动估计的的视频隐写检测算法.通过块均方误差的变化研究信息嵌入对运动估计的影响,发现运动矢量对隐写具有敏感性,且分块越小,对隐写越敏感.反映视频时变特性的运动矢量场被作为隐写检测中视频数据的表征,特征提取过程中,先取定分块大小,使用最小均方误差块匹配运动估计算法,得到运动矢量场.再提取运动矢量场3个方向相邻元素的共生矩阵,使用共生矩阵的主对角线及其相邻元素作为特征.使用支持向量机分类器实施检测,实验结果表明文中算法与Budhia的算法相比,具有更好的检测性能.
提齣一種基于運動估計的的視頻隱寫檢測算法.通過塊均方誤差的變化研究信息嵌入對運動估計的影響,髮現運動矢量對隱寫具有敏感性,且分塊越小,對隱寫越敏感.反映視頻時變特性的運動矢量場被作為隱寫檢測中視頻數據的錶徵,特徵提取過程中,先取定分塊大小,使用最小均方誤差塊匹配運動估計算法,得到運動矢量場.再提取運動矢量場3箇方嚮相鄰元素的共生矩陣,使用共生矩陣的主對角線及其相鄰元素作為特徵.使用支持嚮量機分類器實施檢測,實驗結果錶明文中算法與Budhia的算法相比,具有更好的檢測性能.
제출일충기우운동고계적적시빈은사검측산법.통과괴균방오차적변화연구신식감입대운동고계적영향,발현운동시량대은사구유민감성,차분괴월소,대은사월민감.반영시빈시변특성적운동시량장피작위은사검측중시빈수거적표정,특정제취과정중,선취정분괴대소,사용최소균방오차괴필배운동고계산법,득도운동시량장.재제취운동시량장3개방향상린원소적공생구진,사용공생구진적주대각선급기상린원소작위특정.사용지지향량궤분류기실시검측,실험결과표명문중산법여Budhia적산법상비,구유경호적검측성능.
