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文檔簡介
1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的快速發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用,它可以在網(wǎng)絡(luò)上方便、快捷的傳輸。然而由于網(wǎng)絡(luò)的全球性以及開放性,任何人都可以自由接入,這給信息安全帶來了巨大隱患。視頻數(shù)據(jù)是一種特殊的多媒體信息,它具有形象、直觀和生動的優(yōu)點,在視頻編碼克服了因數(shù)據(jù)量大而帶來的存儲和傳輸?shù)膯栴}后,視頻信息已經(jīng)成為信息表達的主流。因此,視頻數(shù)據(jù)的安全問題成為人們關(guān)注的焦點,視頻加密技術(shù)已成為一個全球性的研究課題。
現(xiàn)有的的
2、視頻加密算法多數(shù)都是基于H.26X和MPEG.X的基礎(chǔ)上,這些算法都可以在一定程度上滿足視頻加密技術(shù)的要求。為了提高算法的各項性能,還需要探索視頻加密的新方法。
本文深入地研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻加密與壓縮技術(shù),主要研究工作如下:
在已有加密算法的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)地提出了視頻序列加密與壓縮一體化的算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常適合用于數(shù)據(jù)壓縮,而且具有良好的非線性映射特性,因此本文提出運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)視頻
3、數(shù)據(jù)壓縮與加密一體化的算法。為了滿足視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性,本文又提出了離線學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)相結(jié)合的算法,這樣可以降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)。實驗表明,該算法具有較高的安全性,壓縮比不變性,同時又能提高視頻數(shù)據(jù)的處理速度。
在已有的基于熵編碼基礎(chǔ)上的視頻加密技術(shù)上,本文提出一種矢量量化和混沌系統(tǒng)相結(jié)合的方法來進行視頻序列的壓縮與加密,實現(xiàn)了基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻序列的壓縮,同時又利用Logistic混沌系統(tǒng)產(chǎn)生密碼流,對壓縮數(shù)據(jù)
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