抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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情報隠蔽は,秘密情報を一般的キャリアに埋め込むことによって,情報秘密伝送を実現するための技術である。しかしながら,ステガノグラフィは,あらゆる種類の歪みを避けることができない。ビデオ運動ベクトルのステガノグラフィは,画質の減少,ビット比率の増加,および確率分布の変化を引き起こす。これらのステガノグラフィによって引き起こされる影響は,既存の潜在的ステガノグラフィ分析法によって検出されるかもしれない。既存の運動ベクトルのステガノグラフィ分析の特徴は大きく2種類に分けることができる。局所最適性に基づき,もう一つは,時間領域と空間相関に基づいた。運動ベクトルの隠された歪みをできるだけ低減するために,本論文は,ビデオ符号化プロセスにおける運動ベクトルに関する形式的記述方法を与えた。さらに、運動ベクトルの局部最適性及び隣接相関性に関する二つの要素を理論的に分析した。さらに,本論文は,運動ベクトルのステガノグラフィによって引き起こされる最適確率の減少の理由を研究して,隠れたテクスチャの単純なマクロブロックの動きベクトルは,局所的最適性の異常を引き起こすことができないことを指摘した。本論文では、運動ベクトル成分の分布規則を検討し、成分がより分布の平均値に近い修正を行うことで、相関性をよく保つことができると考えた。これらの理論研究を通じて、マクロブロックの複雑度に基づくビデオ運動ベクトルの適応ステガノグラフィ(Adaptive Macroblock Complexity,AMC)を提案し、それは運動ベクトルの局部最適性と隣接相関性の2つの要素を分離処理することができる。このアルゴリズムは,最小コスト経路に埋め込まれた秘密情報の埋め込みと抽出を実現することができなくて,各々の運動ベクトルは2ビットの秘密情報を埋め込むことができた。アルゴリズムは2つのステップを含む。まず、coverビデオを圧縮し、任意の埋め込みを行わず、すべてのマクロブロック圧縮後の複雑度を記録し、同時に分布統計により一つの複雑度閾値を設定した。次に,第2回目のビデオ圧縮プロセスにおいて,適応閾値により低複雑性マクロブロックを選択し,その運動ベクトルをLSB(最低有効ビット)マッチング埋込みに用いた。運動ベクトルに対して、低複雑度マクロブロックは局部最適を維持しやすいが、LSBマッチング埋め込みは隣接相関性を保つことができる。実験部分において,異なるステガノグラフィアルゴリズムを用いて,同じ埋め込み率をもつstegoサンプルを,非可視性,ビットレート増加および逆検出能力の観点から,それぞれ比較した。実験結果により、coverのPSNR値が最も高く、AMCは第二に、その差は0.05dBを超えないことが分かった。ビット率の増加により,AMCアルゴリズムのビット率の増加量は,他のアルゴリズムの1%から50%の範囲にあった。さらに,これらのアルゴリズムの安全性を2つのステガノグラフィ解析によって評価した。検出の誤り率は,AMCステガノグラフィが既存のアルゴリズムと比較してセキュリティがより良いことを示した。全体として、AMCステガノグラフィはステガノグラフィ分析によく抵抗でき、特にステガノグラフィ後の周波数符号化率がコントロールされ、画面品質がよく保証された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
