CN102298765B - 图像数字指纹追踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于数字内容安全保护技术领域，特别针对可用于数字作品盗版源追踪的图像数字指纹追踪方法：鉴于DCT域各个位置的鲁棒性不同，在将数字指纹嵌入到图像载体之前，先对DCT域各个位置进行提取正确率测试，选择高提取正确率的位置进行指纹嵌入；在数字指纹追踪盗版源时，针对DCT域各位置提取正确率的不同，对不同位置的指纹相关度匹配系数赋予不同的权重，进行用户相关度计算。该方案可以有效提高指纹系统的盗版源追踪成功率。本发明提出的技术方案具有良好的通用性和实用性，可以适用于各种变换域的指纹方案，该思路可进一步推广到各种视频音频指纹嵌入方案中。

Description

图像数字指纹追踪方法
技术领域
本发明属于数字内容安全保护技术领域，特别针对可用于数字作品盗版源追踪的图像数字指纹追踪方法。
背景技术
近年来，信息技术的迅猛发展，使得各种文字、图像、影视作品等数字化作品得以通过网络快速传播，为作品创作者和发行商带来了机遇。与此同时，人们亦很容易对数字产品进行非法修改、拷贝和分发。数字指纹技术作为版权保护的最后一道屏障，已经得到国内外学者越来越广泛的重视。它在受保护作品所发行的每一份拷贝中，都嵌入与用户相关的唯一的指纹信息，使每份拷贝都各不相同。当发行方发现非法拷贝后，可以从该拷贝中提取出指纹序列，通过比对指纹序列，可以追踪到盗版作品的来源，从而能够对盗版者进行制裁，遏制盗版行为。
自从1983年数字指纹的概念被提出以后，数字指纹受到了越来越多的重视。从整体上说，数字指纹技术仍然处于起步阶段，目前的研究重点集中在指纹编码技术、指纹协议技术及合谋攻击技术方面。如何进一步提高追踪成功率仍是目前指纹技术研究的核心问题。
采用离散余弦变换DCT进行图像及视频的压缩处理是目前国际图像及视频压缩标准所普遍采用的一种方式。它将图像从时空域经DCT变换转换为DCT域后进行压缩处理。现有的数字指纹嵌入算法往往通过在图像的DCT系数中进行指纹信息的嵌入，以确保指纹信息嵌入的鲁棒性。DCT变换是目前通用的有损图像压缩JPEG的核心。因此，很多信息隐藏都围绕着DCT变换后的DCT域来进行。传统基于DCT域的图像指纹方案总体流程如图1所示：
发行系统：
传统的基于DCT域的图像指纹方案，在对用户u进行指纹嵌入时，首先生成该用户的唯一的指纹序列                                                
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE001
，其中第k位指纹记为
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE002
。对原始图像P进行8x8分块，在每个分块中进行DCT变换，在DCT系数中选择嵌入位置，并依据式一对域嵌入位置
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE003
进行α强度指纹嵌入，得到修改后的值
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE004
，嵌入完成后进行逆DCT变换，得到用户u的图像Pu。
    
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE005
                                  （式一）
发行方在发行系统得到的用户图像，可能被盗版方采用攻击系统进行鲁棒性攻击及合谋攻击，因此发行方会采用追踪系统进行指纹追踪。
追踪系统：
提取指纹时，根据在盗版图像P′的DCT域中嵌入位置的值
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE006
与原图像中DCT域值
Figure 557492DEST_PATH_IMAGE003
进行计算，得出盗版图像的第k位指纹
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE007
。
 
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE008
                           （式二）
计算每个用户u的指纹
Figure 309547DEST_PATH_IMAGE001
与盗版图像中的指纹
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE009
的相关度
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE010
。
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE011
                              （式三）
最后根据各个用户的相关度
Figure 259573DEST_PATH_IMAGE010
及所采用的追踪算法，计算最终的合谋用户集合C，实现盗版拷贝指纹追踪。
然而，传统方式所使用的数字指纹载体容量有限，所可能遭受的合谋攻击和鲁棒性攻击多种多样，总体追踪成功率较低，阻碍了数字指纹进一步实用化。
发明内容
本发明目的在于通过加权方式，进一步提升指纹的追踪成功率。
本发明的技术方案为图像数字指纹追踪方法，在追踪过程中对指纹嵌入位置进行加权计算，
发行系统在对分发给用户的原始图像嵌入数字指纹时，进行以下步骤，
步骤1.1，在DCT域各个位置上重复嵌入提取信息，对原始图像进行鲁棒性攻击后，统计DCT域各个位置的提取正确率；
步骤1.2，根据步骤1.1所得DCT域各个位置的提取正确率，选择其中高提取正确率的位置作为指纹嵌入位置，在原始图像的指纹嵌入位置对DCT域值进行指纹嵌入，并在数据库中保存所有指纹嵌入位置及各指纹嵌入位置的提取正确率；
追踪系统在对盗版图像提取数字指纹追踪盗版源时，进行以下步骤，
步骤2.1，根据数据库中保存的指纹嵌入位置及提取正确率，确定DCT域各个指纹嵌入位置的可信度，根据所得可信度对DCT域各个指纹嵌入位置赋予权重；
步骤2.2，根据在盗版图像的DCT域中各指纹嵌入位置的值与原始图像的DCT域中相应位置的值，得出盗版图像中的指纹；
步骤2.3，结合步骤2.1所得DCT域各个指纹嵌入位置的权重，计算发行系统分发给各用户的指纹与步骤2.2所得盗版图像中的指纹的相关度，判断最大相关度的用户为盗版源。
而且，步骤1.2进行指纹嵌入时采用二进制指纹码。
而且，步骤2.1中，确定DCT域各个位置的可信度的具体方式为，，其中， 
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE013
表示DCT域第i行第j列系数的提取正确率，
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE014
表示DCT域第i行第j列系数的可信度；
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE015
，表示DCT域第i行第j列系数的权重。
本发明优点如下：
1、本发明可以有效提高指纹系统的追踪成功率。通过实验证明，该方法较传统均权追踪算法，追踪成功率可提高20%～30%。
2、本发明可以完善指纹码嵌入方案。根据实验检测计算DCT域各个位置的可信度，通过选择高可信度位置来进行指纹信息的嵌入，可以提高整个系统的性能。
3、本发明具有良好的通用性和实用性，该方法可以应用在各种常用的图像变换域方案，如离散傅立叶变换FFT，小波变换DWT等。也可以进一步推广到其他载体上，如视频、音频等。
附图说明
图1为传统基于DCT域的指纹追踪方法示意图；
图2为本发明的图像指纹追踪方法示意图；
图3为本发明实施例中DCT域各个位置嵌入的指纹与其权重进行匹配示意图。
具体实施方式   
本发明注意到，DCT系数的不同位置其信息嵌入的鲁棒性是不同的，DC系数往往具备高鲁棒性，在面临压缩处理、噪声滤波等攻击情况下，DC系数相对于其他中频系数更具备良好的抗攻击能力。同时，由于不同图像内容、纹理特性等不同，因此表现为不同DCT系数的鲁棒性有一定程度的差异。时空域图像经过DCT变换变换为DCT系数以后，在每个8×8分块中有以下的特点：
1）大体上，从左上到右下方向DCT系数（绝对值）依次递减，一个图像低频系数分布在左上角，高频系数分布在右下角，低频系数绝对值大于高频系数绝对值。
2）低频系数鲁棒性强，高频系数鲁棒性弱，中频系数鲁棒性介于两者之间。8×8分块中，各个位置的鲁棒性各不相同。
根据DCT域中各个位置不同的鲁棒性，在发行系统中，本发明选择高提取正确率的DCT域位置进行嵌入；在追踪系统计算最终的用户相关度时，赋予各个位置不同的权值，对不同位置的指纹匹配不同的权值进行计算。通过赋予不易误码的高鲁棒性位置更高的权值，赋予容易误码的位置较低的权值，调整用户相关度，达到合谋用户集合与分合谋用户集合进一步的分离，最终，提高了追踪成功率。
以下结合附图2和实施例详细说明本发明技术方案。
实施例在发行系统对图像嵌入数字指纹时，进行以下步骤：
步骤1.1，在DCT域各个位置上重复嵌入提取信息，对原始图像进行鲁棒性攻击后，统计DCT域各个位置的提取正确率。
将原始图像P通过DCT变换转到DCT域，如表1所示。在DCT域各个被选择的嵌入位置嵌入某个随机生成的信息M，对原始图像进行某种鲁棒性攻击（如图像压缩、滤波、噪声攻击等）后，提取出的信息为M′。
实施例重复上述步骤1000次以上，最终确定 DCT域各个位置的提取正确率
Figure 651240DEST_PATH_IMAGE013
。其中，i和j分别表示这个系数在变换域中的行和列，图像的分辨率为256×256，p=256，q=256，i的取值为1,2,…256，j的取值为1,2,…256。
这样通过重复嵌入，进行提取正确率测试，可以寻找出高提取正确率的位置。
表1
  1 2 3 … j … q
1 P 11 P 12 P 13 … P 1j … P 1q
2 P 21 P 22 P 23 … P 2j … P 2q
3 P 31 P 32 P 33 … P 3j … P 3q
… … … … … … … …
i P i1 P i2 P i3 … P ij … P iq
… … … … … … … …
p P p1 P p2 P p3 … P pj … P pq
实施例的原始图像采用本领域常用的lenna图，表2中提供了lenna图变换到DCT域结果（左上角第一个8×8分块）。
表2
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE017
步骤1.2，根据步骤1.1所得DCT域各个位置的提取正确率，选择其中高提取正确率的位置作为指纹嵌入位置，在原始图像的指纹嵌入位置对DCT域值进行指纹嵌入，并在数据库中保存所有指纹嵌入位置及各指纹嵌入位置的提取正确率。
实施例采用二进制指纹码作为用户指纹进行嵌入，具体实施时也可以采用其他多进制指纹码。在数字指纹嵌入时，根据提取正确率
Figure 37091DEST_PATH_IMAGE013
，在原始图像的DCT域中选择高提取正确率（建议使用提取正确率在70%以上的位置）的位置进行嵌入操作。设选择出共n个指纹嵌入位置，嵌入过程为对指纹嵌入位置的原值
Figure DEST_PATH_IMAGE018
进行α强度（在直流位置建议为0.015，在交流位置建议为0.2）的第k位指纹
Figure 643653DEST_PATH_IMAGE002
修改，得到修改后的值
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE019
。k的取值范围为1～n。
Figure DEST_PATH_IMAGE020
                        （式四）
按照式四，根据用户n位指纹对n个指纹嵌入位置分别嵌入一位指纹。
在数据库中记录下原始图像、指纹嵌入位置以及其提取正确率信息。
追踪系统：
当拿到盗版图像后，对其进行指纹追踪。
步骤2.1，根据数据库中保存的指纹嵌入位置及提取正确率，确定DCT域各个指纹嵌入位置的可信度，根据所得可信度对DCT域各个指纹嵌入位置赋予权重。
根据原来步骤1.2在数据库中记录的提取正确率，确定DCT域各个指纹嵌入位置的可信度
Figure 515980DEST_PATH_IMAGE014
（其中，i和j分别表示这个系数在DCT域中的行和列）。由于实施例使用二进制指纹码，当提取正确率≤50%时（直接随机时，二进制位出现概率为50%），认为这个位置不可信；而当提取正确率=100%时，认为这个位置完全可信。因此，通过实验，建议使用二进制指纹码时，可信度的建议值为： 
Figure 252991DEST_PATH_IMAGE012
                              （式五）
根据DCT域各个指纹嵌入位置的可信度
Figure 960398DEST_PATH_IMAGE014
，赋予各个指纹嵌入位置不同的权重
Figure 390242DEST_PATH_IMAGE016
。通过实验，本发明建议权重的值可以等于可信度的建议值。
Figure 569551DEST_PATH_IMAGE015
                                 （式六）
步骤2.2，根据在盗版图像的DCT域中各指纹嵌入位置的值与原始图像的DCT域中相应位置的值，得出盗版图像中的指纹。
实施例在提取时，根据在盗版图像DCT域中指纹嵌入位置的值
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE021
与原始图像中DCT域相应位置的值
Figure 31625DEST_PATH_IMAGE018
进行计算，得出盗版图像中的第k位指纹
Figure DEST_PATH_IMAGE022
。
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE023
                           （式七）
    对所有n个指纹嵌入位置提取指纹后，得到的指纹序列是残留在盗版图像中的指纹。
步骤2.3，结合步骤2.1所得DCT域各个指纹嵌入位置的权重，计算发行系统分发给各用户的指纹与步骤2.2所得盗版图像中的指纹的相关度，判断最大相关度的用户为盗版源。
图像的分辨率为p×q。原先发行方在各个用户的指纹为
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，盗版图像中的指纹为
Figure 799730DEST_PATH_IMAGE022
，根据原先的嵌入位置，结合对应的DCT域位置的权重
Figure 72579DEST_PATH_IMAGE016
，使用追踪算法ρ计算最终的用户u相关度集合
Figure 801501DEST_PATH_IMAGE010
。
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE025
                            （式八）
具体的追踪算法可以自主选定，实施例选用全匹配追踪算法。
实施例中，设指纹总长度为n，图像的分辨率为256×256，p=256，q=256。原先各个用户的指纹为
Figure 67266DEST_PATH_IMAGE024
，盗版图像中的指纹为
Figure 565243DEST_PATH_IMAGE022
，根据原先的指纹嵌入位置，结合对应的DCT域位置的权重
Figure 274573DEST_PATH_IMAGE016
，使用全匹配追踪算法计算最终的用户u相关度集合。全匹配追踪算法如下式：
                           （式九）
如图3所示，其中，DCT域第i行第j列所嵌入的指纹为
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE027
，如图中的、
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE029
、…
Figure DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE031
、；其对应的权重为
Figure 359914DEST_PATH_IMAGE016
，如图中的
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE033
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034
、…
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE035
、
Figure DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE037
…
Figure DEST_PATH_IMAGE038
、…
Figure 2011102789066100002DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure DEST_PATH_IMAGE040
。选择相应行列位置的指纹与对应位置的权重进行匹配，例如
Figure 961666DEST_PATH_IMAGE028
匹配
Figure 904214DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 526170DEST_PATH_IMAGE029
匹配
Figure 946787DEST_PATH_IMAGE034
，即
Figure 357039DEST_PATH_IMAGE027
匹配
Figure 470489DEST_PATH_IMAGE016
。左表中的X表示未嵌入位置，在计算时不需匹配囊括。
根据式九将每个用户的指纹与盗版数据中的指纹进行相关性计算后，即可得到合谋用户集合，判定相关度最大的用户参与了盗版图像制作。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。该方法可以应用在各种常用的图像变换域方案，如离散傅立叶变换FFT，小波变换DWT等。也可以进一步推广到其他载体上，如视频、音频等。

Claims (3)

1.一种图像数字指纹追踪方法，其特征在于：在追踪过程中对指纹嵌入位置进行加权计算，发行系统在对分发给用户的原始图像嵌入数字指纹时，进行以下步骤，
步骤1.1，在DCT域各个位置上重复嵌入随机生成的信息，对嵌入随机生成的信息后的原始图像进行鲁棒性攻击后，统计DCT域各个位置的提取正确率；
步骤1.2，根据步骤1.1所得DCT域各个位置的提取正确率，选择其中高提取正确率的位置作为指纹嵌入位置，在原始图像的指纹嵌入位置对DCT域值进行指纹嵌入，并在数据库中保存原始图像、所有指纹嵌入位置及各指纹嵌入位置的提取正确率；
追踪系统在对盗版图像提取数字指纹追踪盗版源时，进行以下步骤，
步骤2.1，根据数据库中保存的指纹嵌入位置及提取正确率，确定DCT域各个指纹嵌入位置的可信度，根据所得可信度对DCT域各个指纹嵌入位置赋予权重；
步骤2.2，根据在盗版图像的DCT域中各指纹嵌入位置的值与原始图像的DCT域中相应位置的值，得出盗版图像中的指纹；
步骤2.3，结合步骤2.1所得DCT域各个指纹嵌入位置的权重，计算发行系统分发给各用户的指纹与步骤2.2所得盗版图像中的指纹的相关度，判断最大相关度的用户为盗版源。
2.根据权利要求1所述的图像数字指纹追踪方法，其特征在于：步骤1.2进行指纹嵌入时采用二进制指纹码。
3.根据权利要求2所述的图像数字指纹追踪方法，其特征在于：步骤2.1中，确定DCT域各个位置的可信度的具体方式为，Bij=2×Pij-1，其中，Pij表示DCT域第i行第j列系数的提取正确率，Bij表示DCT域第i行第j列系数的可信度；Wij=Bij，Wij表示DCT域第i行第j列系数的权重。
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