文档介绍：山东轻工业学院
硕士学位论文
基于机器学习的数字视频水印关键技术研究
姓名:廖卢方
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:郑晓势
2011-06-10
山东轻工业学院硕士学位论文
摘要
本文针对机器学习在视频水印中的应用进行了研究,主要是支持向量机与集成学习
在其中的应用,首先通过对视频水印常遭受的攻击进行分类,然后根据每一类给出了应
有的防范方法,重点分析了视频水印最容易遭受,也是最多的攻击,共谋攻击。对现阶
段国内外对抗共谋攻击的研究进行了总结,对典型算法进行了分析,为未来的共谋攻击
思路提供了新方向。
根据视频是由多帧组成,不同的帧可以根据不同的算法嵌入水印的特性,设计了多
水印多算法,以此来提高单一算法鲁棒性弱的缺陷(即是单一算法不可能抵抗所有的攻
击),提高视频水印的鲁棒性。
有了清晰的分类方法,并有每一种攻击的防范策略,设计出了多种水印算法,分析
了集成学习在数字视频水印中的应用前景与契合点,使得设计出智能型地选择出多种水
印算法成为可能。
然后在此基础上,根据视频的特征,视频的纹理特性,提出了一种基于 HVS 的视频
水印算法,使不可见性与鲁棒性达到最好的折衷,为支持向量机在数字水印中的应用打
下了基础。
支持向量机是机器学习中的一种有效方法,主要用于分类问题,但是也可以用于回
归问题。根据支持向量机与数字水印存在着有效地契合,支持向量机已经应用到图像与
音频中,应用到视频中的还太少,本文就根据在图像中嵌入水印的思想,将其应用到了
视频中,提供了在视频水印中结合支持向量机嵌入水印的新思路。

关键词: 支持向量机;集成学习;共谋攻击;HVS
I
ABSTRACT
ABSTRACT
This paper mainly researches the video watermark technology in machine learning ,
including the support vector machines and integrated learning. First classifies the new kind of
the video watermark attack, then gives the prevention methods. Because the video is
composed of multi frame, different frames are embedded the watermark by different
algorithms, we designed various of algorithms, in order to improve the single algorithm
robustness defects (single algorithm could not resist all attacks).
Based on the analysis,the paper then mainly analyzes the most vulnerable attack,
collusion attack. The preventions against collusion attack at home and abroad are summarized,
typical algorithms are given, for the future of collusion attack thoughts. then provides new
directions, to lay a foundation of ing this attack.
According to the characteristics of the video and texture features , a new video
watermarking algorithm is proposed based on the HVS, making invisibility and robust
achieve the promise and laying the foundation of the support vector machine
application in the digital watermark.
Support vector machine is an effective method kind of the machine learning , m