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
06-21 234
【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 1144
本文介绍了如何使用Python实现一个简单的视频隐写术，展示了如何将文本信息隐藏到视频文件中，并从中提取这些信息。
利用FFMPEG与X264实现帧内预测模式的隐写算法（2）
顾哥_NET
05-02 1198
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 2642
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
07-29 783
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...
python ffmpeg任意提取视频帧的方法
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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 3743
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 2277
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
FFMPEG提取帧内预测模式IPM
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### 使用FFmpeg提取帧内预测模式 对于希望从视频流中提取帧内预测模式的需求，可以利用FFmpeg及其相关工具集来实现这一目标。然而需要注意的是，直接通过FFmpeg命令行选项获取具体的帧内预测模式并非易事，因为这涉及到解码过程中的低级细节。 通常情况下，FFmpeg主要用于处理多媒体文件之间的转换以及基本的元数据操作。要获得更详细的编码信息如帧内预测模式，则可能需要借助于其他专门设计用于分析H.264/HEVC等编解码器特性的工具或库[^1]。 但是，在某些特定条件下，可以通过启用调试日志并解析输出的方式来间接观察到这些参数的变化情况： ```bash ffmpeg -i input.mp4 -vf "select=eq(pict_type\,I)" -loglevel debug -f null - ``` 上述命令会筛选出所有的I帧，并打印详尽的日志记录至控制台。在大量冗余信息之中可能会找到有关帧内预测模式的数据条目。不过这种方法效率较低且不易读取有用的结果。 为了更加精确地访问此类高级特性，建议采用编程方式调用libavcodec API接口来进行自定义开发。这样可以直接操控解码流程从而捕获所需的内部状态变量，包括但不限于帧间预测类型、量化参数QP值以及其他感兴趣的内容[^3]。 #### 示例代码片段展示如何基于C语言编写程序以获取单个图像块级别的预测模式（假设已安装好必要的依赖环境） ```c extern AVCodec *ff_h264_decoder; // ... 初始化上下文 ... while (av_read_frame(fmt_ctx, &packet) >= 0) { avcodec_send_packet(avctx, &packet); while (avcodec_receive_frame(avctx, frame) == 0) { // 遍历宏块结构体数组 mb_type 来判断当前宏块是否属于 I 类型， // 并进一步检查其具体子类别（例如 Intra_4x4 或者 Intra_8x8） for(int i = 0 ; i < h->mb_num; ++i){ int type = h->cur_pic.mb_type[i]; if(IS_INTRA(type)){ printf("Macroblock %d uses intra prediction\n", i); /* 更多细化逻辑 */ } } } } ``` 此段伪代码展示了当遇到一个完整的图片组GOP时怎样逐一遍历其中每一个宏块MB的信息，进而识别哪些采用了帧内预测技术。当然实际应用还需考虑更多边界条件和错误处理机制。
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