利用ffmpeg，提取视频特征进行帧内预测模式的隐写分析

最新推荐文章于 2024-07-29 16:44:59 发布
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分类专栏： 视频编码 隐写分析 文章标签： 视频隐写 隐写分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37366877/article/details/80165142
本文介绍了基于ffmpeg的视频隐写分析，特别是帧内预测模式的隐写检测。通过分析H264视频的帧内预测模式，提取特征并利用SVM进行训练和分类，以判断视频是否被嵌入隐藏信息。针对原算法的局限性，提出了改进算法，通过计算原视频与重编码视频的IPMC特征距离，减少了码率差异的影响，实验结果显示总正确率为85%。

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前言

终于写到这个毕设比较核心的部分了，虽然这个部分比较简单。

我这里参考的论文是：

Zhao Y, Zhang H, Cao Y, et al. Video Steganalysis Based on Intra Prediction Mode Calibration[J]. 2015 International Workshop on Digital-forensics and Watermarking (IWDW), 2015(IWDW).

是一篇中国科学院信息工程研究所当时的一名硕士生发表在Springer上的一篇论文，由于当时写论文的学生已经毕业，当时试验用的视频并没有找到，以至于论文中的实验难以复现。但还是感谢一下论文作者之一的曹纭老师提供了未隐写和修改了10%IPM隐写后的264视频作为我这次课题的部分实验样例。


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Python编程之道的博客
06-21 239
【代码】Python中OpenCV的视频特征提取技术。
Python实现视频隐写术：将文本隐藏到视频中
辣条yyds的博客
03-21 1146
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利用FFMPEG与X264实现帧内预测模式的隐写算法（2）
顾哥_NET
05-02 1199
前言由于这个领域我以后不打算深入，而且课题也只是交个毕设而已，所以代码中有些地方图方便直接开了全局变量，这样破坏了ffmpeg原有的封装结构。这门这代码只作学习和理论实践使用，千万别拿这个直接去投入开源使用，如果想跟着我改的朋友也请给原ffmpeg代码留好备份。所有代码会等毕设结题后公开。正文在上一篇文章中我们介绍了H264相关的知识和基于帧内预测模式的算法。这一片我们会具体在ffmpeg与x26...
C3D视频特征提取
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03-22 2643
一．部署 1． 先把项目Clone下来 git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 2． 安装环境： PyTorch的安装可以参考这里https://pytorch.org/ pip install opencv-python tqdm scikit-learn tensorboardX 3...
视频隐写术
qq_69100706的博客
07-29 786
视频隐写术是数据隐藏技术的一种，它将秘密信息嵌入到视频流中，通常是为了实现版权保护、数据安全传输、隐蔽通信或其他保密需求。与音频和图像隐写类似，视频隐写也要求信息嵌入后不能明显降低视频的质量，同时也要保证隐藏信息的可恢复性和安全性。
视频特征提取
02-15
#cropped_frame_list是每个视频80帧的列表，每一帧是height*width*3的array
利用FFMPEG与X264实现帧内预测模式的隐写算法（1）
顾哥_NET
04-28 1465
前言其实我以后并不打算着重研究视频编码，只是因为这次毕设选了这个题，所以稍微学了点相关的皮毛。关于FFMPEG的源码的分析我推荐雷宵骅前辈写的博客，需要学习的请点击传送门。我基本是看着他的博客学的，虽然现在ffmpeg版本有一定更新，但是大体框架基本是不变的，题目中需要用到的并且和他的博客中写的不同的我会稍微提一下。关于其他ffmpeg源码的研究如果没有特殊需要，我基本是不会考虑做的。最后，如果我...
HEVC帧内预测隐写：FFmpeg提取视频CU块的残差数据.pdf
最新发布
06-26
从隐写术到编码转换，从音频隐写到文件结构分析，CTF-Misc 教会你用技术的眼睛发现数据中的「彩蛋」。掌握 Stegsolve、CyberChef、Audacity 等工具，合法破解摩斯密码、二维码、LSB 隐写，在虚拟战场中提升网络安全...
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在多媒体处理领域，经常需要对视频进行预览、分析或处理，其中一个常见的需求就是从视频中提取特定的帧。Python 作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种库来处理这类问题。本文将详细介绍如何使用 Python 结合 ...
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视频特征提取：C3D/Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
鳄鱼的博客
08-13 3744
总结 3D conv在之前并没有广为盛行于视频处理领域。作者认为，相比会丢失时间信息的2D conv，3D conv非常适合时空特征学习（即针对视频），下图是2D conv和3D conv的区别。 作者使用基于3x3x3的3D conv的带有全连接层的深度卷积神经网络对视频进行特征提取，同时验证了3x3x3的3D conv性能相对其他大小的3D conv更优秀。 并且，训练好的C3D可以作为优秀的特征提取器，能够提取输入视频的特征，用作在其他任务上。 作者认为，一个优秀的视频描述符应该有四个指标： 通用
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03-27 2278
二、对HEVC/H.265视频编解码器进行隐写的基本思路 其实对视频隐写、图像隐写或是音频隐写，基本的思路都是一样的：读取原始图像（音频）->选择要隐写的载体->使用隐写方法对其进行隐写->产生隐写后的图像（音频）->提取隐密信息->与嵌入信息进行比对。 利用HEVC视频编解码器的隐写方法与上述过程基本相似，主要分为四个部分进行： 1、使用编码器1，在编码器1中提取出经选择后的原始载体信息，并将其导出保存（original_cover.txt） 2、在外部写一个隐写程序（比如用
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