《多媒体内容保护的基础理论与关键技术》

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多媒体所具有的拷贝无失真、修改容易等特点极易带来版权纠纷和内容篡改等问题,不仅严重制约了数字内容产业的发展,更关乎国家安全与社会稳定。数字水印和数字取证作为多媒体内容安全保护的重要技术,尚处于初始研究阶段,大部分技术方案缺乏理论支撑和通用模型,性能指标之间缺乏调控机制。围绕这些关键问题,该项目持续开展了十余年的研究。发现了可逆数字水印技术的可逆性条件以及鲁棒数字水印技术中嵌入率-嵌入失真-鲁棒性之间的制约机制,构建了数字取证技术中多媒体篡改操作的理论模型,实现了高保真的可逆水印技术、高稳健的鲁棒水印技术以及高可信的数字取证技术,有效提升了多媒体版权保护和真伪鉴别的性能。主要科学发现如下:

1、发现了数字水印的可逆性条件,构建了可逆水印的通用模型,提出了性能卓越的嵌入提取方案。提出了通用的可逆水印嵌入提取框架,构建了率失真模型,为可逆水印提供了系统级的理论依据。在该理论指导下,突破了传统方法中像素级无差别嵌入的弊端,根据局部特性动态选择嵌入方式,实现了可逆水印的自适应嵌入;通过构建高维直方图,突破了可逆水印使用一维直方图的传统观念,将传统方法所利用的相关性由一阶拓展为高阶,更充分地利用了局部相关性,显著提升了性能。IEEE Fellow,Oscar Au教授评价该发现点的相关成果“获得了优异(excellent)的嵌入容量同时又具有嵌入失真可控性”。

2、发现了数字水印嵌入容量、嵌入失真和鲁棒性之间的制约机制。提出了利用遗传算法优化三者关系的创新思路,获得了最优的水印嵌入位置和强度,取得了更好的视觉质量的同时实现了更高的鲁棒性,引发了利用遗传算法提升鲁棒水印性能的新热点。国际学者P. Kumsawat在IEEE TSP上发表论文评价该发现点的相关成果“能同时提高安全性、鲁棒性和图像质量”。

3、发现了多媒体篡改操作的理论模型,构建了基于篡改取证分析及拷贝检测的被动内容保护框架。提出了基于对比度增强检测的图像取证算法,发现了该操作所特有的零谷效应,克服了传统方法不能有效检测低质JPEG图像的拼接问题,取得了优秀的检测性能;提出了基于时空一致性的复杂视频变体拷贝检测模型,创新性地将视频变体拷贝溯源问题转变为多阶隐马尔科夫解码问题,显著提升了长视频流和复杂视频变换条件下视频拷贝溯源的能力。中国工程院院士高文教授评价该发现点的相关成果是一种“灵活的、应用更广泛的方法”。

8篇代表性论文他引1336次、WOS他引6S8次、SCI他引376次,被18位IEEE Fellow他引73次,单篇最高他引390次,1篇入选ESI高被引,1篇入选Top downloads in IEEE Xplore。相关成果获2007、2015年教育部自然科学二等奖和2009年北京市科学技术奖一等奖。相关博士论文获2010年北京市优博论文奖和2011年CCF优博论文奖。第一完成人获得教育部长江学者特聘教授和国家杰青、所在团队入选教育部创新团队和科技部重点领域创新团队,部分成果在相关部门得到应用。

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