22、数字媒体指纹技术与趋势

数字媒体指纹技术与趋势

1. 自适应检测算法

在检测过程中，最初假设所有对象都有罪，即 $\hat{\lambda} {est} = (1, 1, \ldots, 1)$。对于每次迭代，通过与码矩阵 $C$ 的第 $j$ 行进行逐元素相乘，减少 $\hat{\lambda} {est}$ 中 1 的数量，且 $T(j)$ 按非升序排列。将本次迭代的似然值 $\hat{\lambda}_{est}$ 与上一次迭代的似然值进行比较。若似然值增大，则继续迭代；若似然值减小，则使用上一次的估计值。

自适应检测相对于硬检测的优势在于无需凭经验确定固定阈值。对自适应检测算法的改进是在每个阶段使用似然函数来估计 $\hat{\lambda}_{est}$，这种算法被称为顺序检测。顺序检测在降低误报概率和漏检概率方面优于上述两种算法，但计算量比其他两种算法更大。

2. 广播信道环境下的指纹嵌入

在大多数传统指纹方案中，会在将数字数据分发给买家之前，将唯一的指纹嵌入到每一份数字数据中。然而，这种方法对于直播视频等按需应用并不实用。在数据源端嵌入不同指纹，不仅会增加计算负担，还会导致过度的带宽使用，因为需要在网络上传输不同版本的视频。

因此，我们可以考虑在用户端对加密视频进行解密的过程中嵌入指纹，这种方案被称为广播信道环境下的指纹嵌入。这种方法有诸多优势：
- 可能不需要防篡改硬件，如付费电视解码器，因为接收器是私钥解密器，除了为每个用户分配的唯一密钥外，所有接收器都是相同的。
- 在许多实时按需应用中，将多媒体流式传输给观众时，能将嵌入指纹的计算成本降至最低。即使应用不是实时或按需的，在数据源端嵌入指纹的时间和成