·504 智能系统学报 第6卷 0.5°，4)密度为0.02的椒盐噪声，5)均值为0，方差 提取运动分量信息，并根据此定位视频帧中运动最 为0.001的高斯噪声；基于视频的攻击：6)各视频段 为剧烈的部分作为水印嵌入的区域.首先，通过ICA 内部的帧交换，每5帧中任选2相邻帧进行交换，7) 分析得到2帧共有的静态分量和相对运动分量.通 帧丢失，每6帧中任意丢失一帧，8)帧率从25~ 过定位运动分量帧中纹理显著的区域，可以实现对 30帧/s,持续时间不变，帧数从73增为85,9)帧率 原始视频帧中运动区域的定位， 从25~24帧/s,持续时间不变，帧数从73减为69， 图21描述了运动区域定位过程.首先，用16× 10)各视频段内部的共谋攻击.这些实验都是在视 16的宏块对运动信息帧进行初步的运动区域定位， 频经过了MPEG2压缩后进行的.这里没有选用帧 文献[24]中用宏块中各互不重叠的8×8小块的方 数不变而持续时间变化的帧率变化，是因为这种帧 差和作为衡量运动剧烈程度的标准，即认为方差和 率变化对于视频帧没有任何的影响，和没有帧率变 大的宏块运动更剧烈.其次，以方差和最大的宏块为 化的情况下进行提取是相同的.图20(a)~(j)分别 中心确定一个方形区域(8n×8n,相应地嵌入水印 对应(a)~(j)攻击后提取出来的水印.1)~10)每 的信息量为n×n),此区域对应至原视频帧中，即为 个子图中的3个水印，从左向右分别对应每种攻击 定位得到的运动区域。 后从第1、2、3段中提取出来的水印.图20(k)是原 始水印 季尖季尖奉尖套孽颦 (a】 (b) (c) 攀森装李鞋膝尖季李梦 (d) e 0 尖李季季李尖李李尖季类李尖李 (g) () ( 图21运动区域定位 尖季尖季尖季 Fig.21 Motion region locating ) ) 采用基于Watson'g视觉模型251的量化索引调 图20各种攻击下视频各镜头中提取的水印 制算法嵌入水印.检测水印时，仍然用ICA提取 Fig.20 Watermarks extracted from different video 相对运动分量，对接收到的视频帧进行运动区域定 shots under various attacks 位，利用与嵌入相反的过程提取水印. 实验结果表明，这种方案对于常见的基于帧的攻 仿真试验截取了一段北极熊视频作为载体视 击，如中值滤波、尺度伸缩、椒盐噪声、高斯噪声等有很 频，共包含50帧图像，每帧图像大小为272×352， 好的鲁棒性；对于常见的基于视频的攻击，如MPEG2 帧率为25帧/8.使用的水印为由0、1组成的二进制 压缩、帧交换、帧丢失、帧率变化、共谋攻击等也有很好 伪随机序列，长度为100（相应地，确定的运动区域 的鲁棒性.对于空间上不同步的攻击（如旋转），有一定 的大小为80×80).嵌人水印时，嵌入水印的强度 的鲁棒性；而对于时间不同步的攻击（如帧交换、帧丢 beta设为l8,使视频在保持良好的视觉质量的前提 失、帧率变化)，有很好的鲁棒性， 下仍然具有较好的鲁棒性。 4.2基于运动区域定位的盲视频水印方案 为证明算法的鲁棒性，实验采用一些常见的信 2.2节介绍了利用ICA从视频相邻2帧中提取 息处理方式对水印视频进行处理，包括各种均值为 包含相对运动信息的运动分量帧，考虑人眼对运动 0.方差不同的高斯白噪声攻击，在保持视频时长或 区域及其邻近区域的变化敏感性相对较低的视觉特 帧数不变的前提下采用不同帧率的MPEG-2压缩， 性，通过运动区域的定位，将水印嵌入原始视频帧的 以及帧删除和帧剪裁攻击.其中，帧删除中随机删掉 运动区域内241，且采用基于视觉模型的QM算法， 视频中约10%的帧，即视频丢失5帧图像.对于实 在保证水印不可见的前提下，使水印对高斯白噪声、 际视频应用中经常遭受的帧剪裁攻击，又进行了各 MPEG2压缩、帧删除和帧剪裁等攻击具有较高的 帧统一顺序剪裁和随机剪裁，以及各帧随机剪裁不 鲁棒性。 同的行列等3种实验方式.图22给出了视频遭受攻 由于人眼对纹理细节和边缘分布丰富的运动区 击后的水印检测结果.在试验中，采取用与剪裁处相 域及其邻近区域的变化敏感性相对较低，利用ICA 隔5行/列的行列填充于剪裁处