CN1694398A

CN1694398A - 随机化信号变换及其应用

Info

Publication number: CN1694398A
Application number: CNA2005100562353A
Authority: CN
Inventors: M·T·马尔金; R·文卡特杉
Original assignee: Microsoft Corp
Current assignee: Microsoft Technology Licensing LLC
Priority date: 2004-04-30
Filing date: 2005-03-31
Publication date: 2005-11-09
Anticipated expiration: 2025-03-31
Also published as: US20100228809A1; KR101143192B1; JP4921722B2; EP1596599A3; US7770014B2; US20050257060A1; KR20060044980A; EP1596599A2; CN1694400B; US8595276B2; JP2005346041A

Abstract

揭示了提供随机化信号变换和/或其应用的技术。更具体地，信号(如，音频信号、图像或视频信号)通过向其应用随机选择的基函数来变换。随机化的信号变化的应用包括但不限于，压缩、降噪、散列、识别、认证和数据嵌入(如，加水印)。

Description

随机化信号变换及其应用

技术领域

本发明一般涉及信号变换，尤其涉及随机化信号变换和/或其应用。

背景技术

当数字通信变得越来越常见时，对保护和/或认证传输的数字信号的需求也变得越来越重要。携带数字数据的数字信号通常在传输前(如果不是一直的话)被变换成一特定的格式(如，通过变换)。例如，包含数字数据的文件可在将其通过因特网发送之前被压缩。

由于更强大的计算机、高速因特网连接和高级压缩技术对大多数用户可用，因此对数字媒体内容的需求比以前更大。由于可以立即和在任何时刻访问简直上百万个他们最喜欢的音乐和视频，消费者都称赞数字分发提供给他们的便利。他们享受着能够如同电视广播那样流畅地将音乐下载或流传送到其硬盘或个人计算机硬盘驱动器。

尽管对数字内容的需求正在增长，然而，对其非授权使用的可能性也随之增长。如果没有安全分发系统就绪，数字媒体文件可在没有内容所有者的授权的情况下被容易地赋值或压缩成更小的文件。这些文件然后可通过因特网传输，以供其他人免费的使用或分发。这侵犯了上千个媒体公司、记录标签、电影制片人和录制艺术家所持有的版权。这一非授权使用也剥夺了这些实体的有价值的收入。

一种现有的方法是加密数字内容以限制其非授权使用。然而，这一方法引入了额外的开销，这可降低使用信号变换的系统的速度。

因此，期望提供额外的安全性，而同时限制性能退化的信号变换解决方案。

发明内容

揭示了提供随机化信号变换和/或其应用的技术。更具体地，信号(如，音频或视频信号)通过向信号应用随机选择的基函数来变换。随机化信号变换的应用包括但不限于，压缩、降噪、散列、识别、认证和数据嵌入(如，加水印)。

附图说明

参考附图来描述以下详细描述。在附图中，标号的最左边的数字标识了首先出现该标号的图。在不同的图中使用相同的标号表示相似或相同的项。

图1示出了一个示例性随机假设(randlet)变换(RT)系统。

图2示出了一个示例性RT方法。

图3示出了一个用于生成RT基函数的示例性方法。

图4示出了一个用于生成RT基函数库的示例性方法。

图5示出了一个用于应用RT变换的示例性方法。

图6示出了一个用于基于RT的压缩的示例性方法。

图7示出了一个用于基于RT的降噪的示例性方法。

图8示出了一个用于基于RT的散列的示例性方法。

图9示出了一个用于基于RT的加水印的示例性方法。

图10示出了一个用于使用RT变换的信号的重建的示例性方法。

图11示出了通用计算环境1100，它可用于实现此处所描述的技术。

具体实施方式

以下揭示一般描述了用于改进信号变换的技术。更具体地，一信号变换族，此处称为随机假设(randlet)变换(RT)，被应用于信号(如，音频和/或视频信号)以提供安全性，同时维持合理的性能。每一族成员变换使用一组基于机密密钥(K)随机或伪随机地选择的基函数(此处也称为“随机假设”)。在所描述的各种实现中，RT的应用可获得改进的数据嵌入(如，加水印)、识别、认证、散列、降噪和/或压缩。

随机假设变换综述

图1示出了一个示例性随机假设变换(RT)系统100。RT模块102接收诸如音频和/或视频信号等输入数据(104)。该信号可由计算机可读介质、由连接到计算机网络(如，内联网、因特网、无线网络等)的来源、及其类似物(如后文参考图11的计算环境所讨论的)提供。

RT模块102使用一组随机选择的基函数(106)变换输入信号。随机性由伪随机数生成器(108)生成的随机数(或生成的多个随机数)提供。在一个实现中，伪随机数生成器(108)以机密密钥(K)(110)作为种子。机密密钥(K)可以作为比特流提供。在一个实现中，生成器108是密码上强健的伪随机数生成器。RT模块102的输出(如，矢量)可用于多种应用(112)，这将例如参考图6-10进一步讨论。

图2示出了一个示例性RT方法200。在生成RT基函数(202)(如参考图3和4进一步讨论的)之后，随机地选择多个生成的基函数(204)，如参考图1所讨论的。在一个实现中，机密密钥(K)(如，用作伪随机数生成器的种子)指定了对特定的实例应当选择哪一基函数。然后通过应用随机选择的基函数变换输入信号(104)(206)。在一个实现中，输入信号可被划分成块，如参考图5进一步讨论的。

此外，RT可作为离散变换来应用。提供的随机性可给予RT两个不同的优点。首先，它对于安全目的是有用的，因为攻击者不能知道变换中使用了哪些基函数，这令攻击相对要难得多。其次，由于基是从相对较大的基函数组中随机地选择的，因此变换的最坏情况性能的出现概率相对较低。因此，RT的测量是平均情况的性能而非最差情况的性能。

生成RT基

基函数(此处也称为“随机假设(randlet)”)基于一组被称为“母随机假设”的二维函数。以下讨论各种母随机假设。可构想使用一维、二维或三维的基函数(如，分别对应于音频信号、图像和视频信号)。

图3示出了用于生成RT基函数的示例性方法300。一般而言，随机假设通过缩放(302)、旋转(304)、平移(306)离散化(308)和归一化母随机假设而产生。也可构想阶段302、304、306和/或308-310的其它顺序。此外，对于诸如对称高斯分布等某些分布，可以不作出旋转(即，不作出圆周旋转)。

在一个实现中，给定一母随机假设m(x，y)，具有水平平移a、垂直平移b、水平缩放α、垂直缩放β和旋转θ的随机假设为：

x [i, j] = (\frac{i}{α} \cos θ - \frac{j}{β} \sin θ) - a

y [i, j] = (\frac{i}{α} \sin θ - \frac{j}{β} \cos θ) - b

r[i，j]＝K·m(x[i，j]，y[i，j])

因此，为选择用于RT实例中的特定随机假设，使用机密密钥(K)作为伪随机数生成器(如图1的108)的种子。并且，只要需要随机数，就从这一伪随机数生成器中取出它。

基函数库

图4示出了用于生成RT基函数库的示例性方法400。一般而言，可通过独立且随机地选择所有的随机假设来定义RT基。然而，在一个实现中，由于实际的原因，这是不必要的，因为可通过轻微地限制随机假设的选择来达到等效的性能。此外，通过限制随机假设的选择，可显著地改善计算性能。

在一个实现中，通过仅允许有限的一组缩放和旋转操作，而非对每一随机假设独立地选择缩放和旋转，来限制基函数。不是独立于其它所有的随机假设定义每一随机假设，而是生成一未平移随机假设的随机库。这些随机假设被称为“继母(step mother)随机假设”，并且是通过随机地缩放和旋转母随机假设(分别为402和404)生成的。这一组继母随机假设可被称为“库”(406)。

每一母随机假设在两个方向上被随机缩放。缩放的分布取决于具体的母随机假设和应用。在以后的章节中给出了示例。对于每一缩放的母随机假设，所生成的旋转的数量可以与周长成比例。

继母随机假设被平移(408)、离散化(410)和归一化(412)。由于继母随机假设是由实数缩放和旋转的母随机假设的离散化版本，因此归一化常数可通过将随机假设与其自身的内积设为1来确定。因此：

Σ_{i = 1}^{T} Σ_{j = 1}^{U} {(r_{k} [i, j])}^{2}

K = \frac{1}{\sqrt{Σ_{i = 1}^{T} Σ_{j = 1}^{U} {(m (x_{k} [i, j], y_{k} [i, j]))}^{2}}}

注意，K取决于α和β。

以下若干重要的值是用于RT基创建的参数：

n：基函数的总数。

<T，U>：分别是要变换的块的宽度和高度。

F(·)：确定每一随机假设的类型的算法。

整个随机假设组通过随机地选择并平移(408)来自库的继母随机假设来生成。这通过生成3元组列表来完成，其每一个表示将在变换<i，a，b>中使用的一个随机假设。在3元组中，i是库的索引，因此隐含地确定了随机假设的缩放和旋转。i是由函数F(·)随机地选择的。所使用的确切的函数F取决于应用。a和b是随机假设的中心的实数值水平和垂直平移，它们分别是从[0，T]和[0，U]中均匀且随机地选择的。在一个实现中，一旦生成了列表，它依照随机假设的大小来排序，例如，最大的随机假设排在第一个，最小的随机假设排在最后。

母随机假设

如上所述，母随机假设是如参考图4所讨论的可从其创建所有其它随机假设的基随机假设。母随机假设是二维的实数值函数，它具有局部化的有效支持，以(0，0)为中心。一般有两种类型的母随机假设：低频随机假设和高频随机假设。两种类型的随机假设在水平方向上都具有高斯形状。在垂直方向上，低频随机假设具有高斯形状，而高频随机假设具有振荡的形状。唯一的高频随机假设被称为高斯随机假设。它对于找出图像或音频内容的低频分量是有用的。它在水平和垂直方向上都具有高斯形状，尽管每一方向可具有不同的宽度。

高斯随机假设：

m (x, y) = C \cdot e^{σ_{x} x^{2} + σ_{y} y^{2}}

高频随机假设在水平方向上具有高斯形状，并在垂直方向上具有各种振荡的形状。由于它们将被旋转，将平滑的方向称为高斯方向，而将粗糙的方向称为振荡函数的方向。垂直方向上的变化向这些随机假设给予水平方向上的边缘检测属性。当旋转θ度时，它们往往在θ度检测到边缘。其它类型的随机假设包括：

半随机假设：

m (x, y) = C \cdot y e^{σ_{x} x^{2} + σ_{y} y^{2}}

墨西哥帽(Mexican Hat)随机假设：

m (x, y) = C \cdot y^{2} e^{σ_{x} x^{2} + σ_{y} y^{2}}

小波随机假设：

m (x, y) = C \cdot w (y) e^{σ_{x} x^{2}}

小波随机假设的w(y)部分是一维小波函数。在一个实现中，当缩放小波随机假设时，不是去选择固定大小的小波，而是可选择小波族，并且作为缩放的替代，可选择小波族的更长或更短的成员。

一般而言，缩放高频随机假设使得该随机假设在平滑方向上比粗糙方向上长。这增强了随机假设检测边缘的能力。

在一个实现中，母随机假设可通过高斯、半、墨西哥帽和/或小波随机假设的组合来获得。

RT变换

图5示出了应用RT变换的示例性方法500。该变换通过将每一随机假设依次投影到信号来完成(502)。随机假设可伪随机地选择(例如，如参考图1-2所讨论的)。在采取了每一投影之后，将其从信号中减去(504)。在减去之后信号中剩下的被称为“残余”。RT变换方法500通过将每一选择的随机假设投影到前一随机假设的残余上来继续(506)。以这一方式，变换收敛到原始信号，而系数的幂往往呈指数地下降。

通过找出随机假设k和随机假设k-1的残余的内积，对每一随机假设计算变换系数n(508)。如果随机假设k由r_k表示，随机假设m的残余由R_m表示，而系数n由c_n表示，则：

c_{k} = Σ_{i = 1}^{T} Σ_{j = 1}^{U} R_{k - 1} [i, j] \cdot r_{k} [i, j]

当生成每一系数时，将其量化(510)，并且该量化值作为变换的系数储存(512)。依照一个实现，该量化值也从信号中减去(504)。在一个实现中，使用了均匀量化器，令级别的数量基于随机假设的类型和缩放。也可以使用随机化的舍入，如，基于随机数舍入系数。随机化舍入的效果可通过算法的迭代收敛来调节。

一旦完成了量化，计算下一残余(514)。如果Q(·)是量化器，则：

R_k[i，j]＝R_k-1[i，j]-Q(c_k)·r_k[i，j]

在一个实现中，随机假设不被投影到整个信号块。在预处理阶段(未示出)通过仅考虑随机假设具有不可忽略的值的区域来计算随机假设的有效覆盖区(footprint)。然后仅在该区域中投影随机假设。

在一个替换的实现中，基函数正常地放置，然后将其位置扰动到最大能量附近的位置。这使变换以较少的系数收敛，但是必须对给出水平和垂直扰动的每一系数储存额外的信息。

由于每一随机假设的中心范围是均匀地跨越整个信号块的，因此随机假设的极端可达到块之外。这导致块边界的边缘效应。这些边缘效应可通过用每一边缘处其自身的镜像信号填充每一块来消除。一般而言，5到10像素(例如，对于每一图像)的填充是足够的，即使是对于非常大的图像。

扩展RT变换

一般而言，生成RT的特定实例以在特定大小的信号块(如，图像)上起作用。有三种方法来完成。第一，可以用范围[0，1]的中心选择随机假设，并且可将变换扩展到所选择的任何信号块的实际大小。这种方法的一个优点是变换的许多参数将是比例不变的。然而，为确保该变换对于大的数据块也能缩放良好，需要选择大量的随机假设。这些随机假设在小信号上是多余的，但是对于使变换能够适应大比例仍是需要的。

另一种方法是为最大信号块大小定义变换。这一方法类似于前一方法，除可限制基函数的数量之外，因为最大块大小是已知的。然而，在较小的块上仍存在多余基函数的问题。

第三种方法是为相对小的块，如50×50或100×100的图像生成变换。大于这一尺寸的任何块被分解成该尺寸的块，在所有的块上分别执行变换。该方法对于变换是有利的，因为它避免了前两种方法的多余基函数问题。然而，第一种方法对于诸如散列和加水印等RT应用是有用的，其中可使用较少数量的基函数。这些在下文同一标题下进一步讨论。

此外，由于大多数信号块一开始并不会是块大小的整数倍，可用零值填充块以获得块大小的整数倍的大小。这一填充可作为下文讨论的反变换或重建的一部分来移除。

在一个实现中，基函数不需要是完全并独立地随机的。例如，可完全独立地随机选择第一基函数。对于每一随后的基函数，可生成一组线性约束，它包括确保对所有先前选择的基函数的正交性和/或归一化的约束。这些约束也可确保基函数的形状是随机假设。然后可从满足约束的函数中选择下一基函数。然而，当选择额外的基函数时，较难令函数满足所有的约束。在这一情况下，可从近似满足这些约束(如，几乎正交)的函数中随机地选择下一基函数，如由随着期望的基函数的大小而变化的阈值所定义的。在一个实现中，该过程可由一优化算法来实现。

压缩

图6示出了用于基于RT的压缩的示例性方法600。在量化(如，图5的阶段510)之后，许多变换系数可以为0。系数的这一分布很好地适用于压缩，因为这些系数可被消除(602)。

此外，可通过丢弃对应于最小随机假设的系数(602)来执行有损压缩到任意的级别。对于参考图4所讨论的已排序的随机假设列表，可通过仅使用列表起始处附近的随机假设，忽略列表末端的随机假设，来实现有损压缩。也可使用其它有损压缩技术，如：(1)可更严格地压缩系数，和/或(2)可向系数的值应用阈值，如，丢弃幅度(如，绝对值)低于某一阈值的系数。

此外，有损压缩的压缩率也可被动态地改变，因此花费在信号块上的带宽量是依照可用带宽而作出的。同样，可迭代地发送图像，使得首先出现基本表示，然后填充细节。此外，当按大小对基函数列表排序时(如参考图4所讨论的)，这会自动发生。

降噪

图7示出了用于基于RT的降噪的示例性方法700。首先，解除强调小的基函数(702)。然后，剩余的基函数的叠加(super-position)消除了大多数噪声(704)。

散列

RT是用于诸如图像散列等多媒体信号散列的理想工具。即使这一章节特别地在适当位置讨论了图像散列，可构想基于RT的散列一般可应用于参考图8所讨论的信号。

对于图像散列，生成的散列值被认为对图像中的扰动是健壮的，并且基函数的随机化特性确保散列是难以预测的。图5的RT的经修改的版本可用于散列，因为与全变换相比，散列的要求较少。具体地，当使用变换来生成散列值时，不必要能够逆变换散列值以产生原始信号。因此，在散列时比在执行全图像变换时使用了少得多的系数。

另外，当散列时，例如，当接收所有的图像时，令每一系数取自与所有其它系数相同的分布是有价值的。因此，当RT用于散列时，不作残余的使用。这简化了散列算法，并确保散列系数的幂不被前一随机假设减少。同样，当采取残余时，后面的系数取决于前面的系数，因此信号中的小扰动可导致后面的系数的较大的改变。这对于近似的散列是不合需要的属性。

在一个实现中，可使用合适的点阵来量化散列的矢量。例如，可具有一公钥点阵，私钥可容易地对其允许量化，而来自公钥的量化可引入更多的误差。因此，公钥基将是合适的幺模矩阵变换下的对该点阵的私钥基。此外，量化也允许忽略小变化。

此外，当选择变换用于散列时，随机假设不必要按大小来排序(如参考图4所讨论的)。如图8所示，基于RT的散列通过首先将信号缩放到设定的大小(802)，例如256×256，然后将每一选择的随机假设直接投影到信号(804)上而不使用残余来完成。计算变换系数(806)(如参考图5所讨论的)。产生的系数然后被(重)量化(808)。

最后，对量化的变换系数应用纠错(810)并储存系数(812)。在一个实现中，使用纠错代码的解码器来收缩散列值，并使其更能够抵抗扰动。

用于识别/认证的散列

图像(一般而言为信号)可通过执行基于RT的散列(如参考图8所讨论的)并比较各个散列值来比较。然而，对于图像识别或认证，纠错解码不是必需的(810)。结果，每一信号或图像与量化的变换系数的矢量相关联。通过基于距离度量比较系数矢量，可快速地比较信号。

在一个实现中，使用了L₂范数。构想Ln范数可产生较好的结果，其中n较大(因为它放大了系数之间的大的差别，而不重视较小的差别)。

系数可被直接比较或作为比例来比较。例如，一个图像中的统计量的比例与其它图像中的同一统计量的比例的比较有助于击退均衡化攻击。这类似于归一化变换系数。或者，可形成统计量，它们是系数的子集。再一次，它们可被直接比较，或作为比例来比较。

RT加水印

图9示出了用于基于RT的加水印的示例性方法900。可构想方法900可以更一般地用于数据嵌入。在加水印中(或更一般地，数据嵌入中)，对相对较少数量的未排序随机假设定义RT，并且不采取残余，正如基于RT的散列一样(见上文参考图8所讨论的)。首先，缩放信号的大小(902)。对于图像信号，在规范大小[0，1]×[0，1]的图像上定义变换，然后将其缩放到呈现的图像的大小。变换通过将随机假设直接投影到信号(904)，然后计算变换系数(906)来执行，如参考图5和8所讨论的。

然后将水印应用于变换系数(908)，例如，通过最小范数矩阵解来反转变换，它被插回到信号中(910)。为确保矩阵是运作良好的，可选择随机假设使得它们基本上不重叠。然而，这可令识别和消除水印变得更容易。

反变换或重建

图10示出了使用RT变换的信号的重建的示例性方法1000。由于当作出变换时采用了残余(如参考图5所讨论的)，每一随机假设的投影与先前的随机假设是正交的。这意味着可通过简单地累加每一随机假设的投影来重建原始图像。即，将每一随机假设乘以对应的变换系数(1002)，然后将它们加在一起(1004)来提供输入信号(1006)。

例如，如果I[i，j]是图像，则：

I [i, j] = Σ_{k = 1}^{n} c_{k} \cdot r_{k} [i, j]

在一个实现中，重建方法1000可应用于几乎正交的基函数。因此，当使用残余时、当基函数正交时、或者当基函数几乎正交时，可应用重建方法1000。

硬件实现

图11示出了通用计算环境1100，它可用于实现此处所描述的技术。例如，计算机环境1100可用于执行与完成参考先前的附图所讨论的任务相关联的指令。计算机环境1100仅为计算环境的一个示例，并非暗示对本发明的使用范围或功能的局限。也不应将计算机环境1100解释为对示例性计算机环境1100中示出的任一组件或其组合具有任何依赖或需求。

计算机环境1100包括计算机1102形式的通用计算装置。计算机1102的组件可包括但不限于，一个或多个处理器或处理单元1104(可任选地包括密码处理器或协处理器)、系统存储器1106以及将包括处理器1104的各类系统组件耦合至系统存储器1106的系统总线1108。

系统总线1108表示若干种总线结构类型的任一种的一个或多个，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线、加速图形端口、以及使用各类总线体系结构的处理器或局部总线。作为示例，这类体系结构包括工业标准体系结构(ISA)总线、微通道体系结构(MCA)总线、增强ISA(EISA)总线、视频电子技术标准协会(VESA)局部总线以及外围部件互连(PCI)总线，也称为Mezzanine总线。

计算机1102通常包括各种计算机可读介质。这类计算机可读介质可以是可由计算机1102访问的任一可用介质，包括易失和非易失介质、可移动和不可移动介质。

系统存储器1106包括诸如随机存取存储器(RAM)1110等易失存储器，和/或诸如只读存储器(ROM)1112等非易失存储器形式的计算机可读介质。基本输入/输出系统(BIOS)1114包括如在启动时帮助在计算机1102内的元件之间传输信息的基本例程，通常储存在ROM 1112中。RAM 1110通常包含处理单元1104立即可访问或者当前正在操作的数据和/或程序模块。

计算机1102也可包括其它可移动/不可移动、易失/非易失计算机存储介质。作为示例，图11示出了对不可移动、非易失磁介质(未示出)进行读写的硬盘驱动器1116、对可移动、非易失磁盘1120(如，“软盘”)进行读写的磁盘驱动器1118以及对可移动、非易失光盘1124，如CD-ROM、DVD-ROM或其它光介质进行读写的光盘驱动器1122。硬盘驱动器1116、磁盘驱动器1118和光盘驱动器1122的每一个通过一个或多个数据介质接口1125连接到系统总线1108。或者，硬盘驱动器1116、磁盘驱动器1118和光盘驱动器1122可通过一个或多个接口(未示出)连接到系统总线1108。

盘驱动器及其相关联的计算机可读介质为计算机1102提供了计算机可读指令、数据结构、程序模块和其它数据的非易失存储。尽管示例示出了硬盘1116、可移动磁盘1120和可移动光盘1124，然而可以理解，可储存可由计算机访问的数据的其它类型的计算机可读介质，如磁带盒或其它磁存储设备、闪存卡、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光存储、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)等，也可用于实现示例性计算系统和环境。

多个程序模块可储存在硬盘1116、磁盘1120、光盘1124、ROM 1112和/或RAM 1110中，作为示例，包括操作系统1126、一个或多个应用程序1128、其它程序模块1130以及程序数据1132。这些操作系统1126、一个或多个应用程序1128、其它程序模块1130和程序数据1132(或其组合)的每一个可实现支持分布式文件系统的常驻组件的所有或部分。

用户可以通过诸如键盘1134和定位设备1136(如，“鼠标”)向计算机1102输入命令和信息。其它输入设备1138(未具体示出)可包括麦克风、操纵杆、游戏垫、圆盘式卫星天线、串行端口、扫描仪和/或其类似物。这些和其它输入设备通过耦合至系统总线1108的输入/输出接口1140连接到处理单元1104，但也可以通过其它接口和总线结构连接，如并行端口、游戏端口或通用串行总线(USB)。

监视器1142或其它类型的显示设备也通过接口，如视频适配器1144连接到系统总线1108。除监视器1142之外，其它输出外围设备可包括诸如扬声器(未示出)和打印机1146等组件，它们可通过输入/输出接口1140连接到计算机1102。

计算机1102可以在使用到一个或多个远程计算机，如远程计算设备1148的逻辑连接的网络化环境中操作。作为示例，远程计算设备1148可以是个人计算机、便携式计算机、服务器、路由器、网络计算机、对等设备或其它公用网络节点、游戏控制台等等。远程计算设备1148被示出为可包括此处相对于计算机1102所描述的许多或所有元件和特征的便携式计算机。

计算机1102和远程计算机1148之间的逻辑连接被描述为局域网(LAN)1150和通用广域网(WAN)1152。这类网络环境常见于办公室、企业范围计算机网络、内联网以及因特网。

当在LAN网络环境中实现时，计算机1102通过网络接口或适配器1154连接至局域网1150。当在WAN网络环境中使用时，计算机1102通常包括调制解调器1156或其它装置，用于通过广域网1152建立通信。调制解调器1156可以对计算机1102是内置或外置的，通过输入/输出接口1140或其它适当的机制连接至系统总线1108。可以理解，示出的网络连接是示例性的，也可以使用在计算机1102和1148之间建立通信链路的其它装置。

在诸如用计算环境1100示出的网络化环境中，相对于计算机1102描述的程序模块或其部分可储存在远程存储器存储设备中。作为示例，远程应用程序1158驻留在远程计算机1148的存储器设备中。为说明目的，应用程序和诸如操作系统等其它可执行程序组件在此处被示出为离散的块，尽管可以认识到，这些程序和组件在不同的时刻驻留在计算设备1102的不同存储组件中，并由计算机的数据处理器执行。

各种模块和技术此处可在诸如由一个或多个计算机或其它设备执行的程序模块等计算机可执行指令的一般上下文环境中描述。一般而言，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等等，执行特定的任务或实现特定的抽象数据类型。通常，如各个实现中所需要的，程序模块的功能可被组合或分布。

这些模块和技术的一个实现可储存在某一形式的计算机可读介质上或通过其发送。计算机可读介质可以是可由计算机访问的任一可用介质。作为示例而非局限，计算机可读介质包括“计算机存储介质”和“通信介质”。

“计算机存储介质”包括以用于储存诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息的任一方法或技术实现的易失和非易失，可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但不限于，RAM、ROM、EEPROM、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备、或可以用来储存所期望的信息并可由计算机访问的任一其它介质。

“通信介质”通常在诸如载波或其它传输机制的已调制数据信号中包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据。通信介质也包括任一信息传送介质。术语“已调制数据信号”指以对信号中的信息进行编码的方式设置或改变其一个或多个特征的信号。作为示例而非局限，通信介质包括有线介质，如有线网络或直接连线连接，以及无线介质，如声学、射频(RF)、红外(IR)、无线保真(如，IEEE 802.11b无线联网)(Wi-Fi)、蜂窝、启用蓝牙和其它无线介质。上述任一的组合也应当包括在计算机可读介质的范围之内。

总结

尽管以对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本发明，然而可以理解，所附权利要求书中定义的本发明不必要限于所揭示的具体特征或动作。例如，此处所讨论的技术可以应用于音频信号、图像和/或视频信号(即，分别为一维、二维和三维信号)。因此，揭示了具体特征和动作作为实现要求保护的本发明的示例性形式。

Claims

1.一种方法，其特征在于，包括：

随机地选择多个生成的基函数；以及

将所述随机选择的基函数应用于一信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基函数是从一组函数中生成的，所述函数组选自包括一维、二维和三维函数的组的一个或多个项。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基函数的每一个是由一动作生成的，所述动作选自包括缩放、旋转、平移、离散化和归一化母随机假设的组。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基函数通过仅允许有限的一组缩放和旋转操作来约束。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，不是独立于所有其它基函数来定义每一基函数，而是通过随机地缩放和旋转所述母随机假设来生成一未平移的基函数库。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当缩放时，选择一小波族。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述母随机假设选自包括高斯随机假设、半随机假设、墨西哥帽随机假设、小波随机假设及其组合的组。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用包括：

将每一选择的基函数投影到所述信号上；

从所述信号中减去每一投影；

将每一选择的基函数投影到先前的基函数的残余上；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

储存所量化的变换系数；以及

计算下一残余。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法用于压缩所述信号，并且所述应用包括：

将每一选择的基函数投影到所述信号上；

从所述信号中减去每一投影；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

消除选择量化的变换系数；以及

储存所量化的变换系数。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法用于通过解除强调相对较小的基函数，并叠加剩余的基函数来对信号降噪。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法用于散列信号，并且所述应用包括：

缩放所述信号；

将每一选择的基函数投影到所述缩放的信号上；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

对所量化的变换系数应用纠错；以及

储存所量化的变换系数。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述散列信号的一个值用于识别或认证。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法用于对信号加水印，并且所述应用包括：

缩放所述信号；

将每一选择的基函数投影到所述缩放的信号上；

对每一基函数计算一变换系数；

向所述变换系数应用水印；以及

将所述水印插入到信号中。

14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用提供一变换的信号，并且所变换的信号通过以下动作来重建：

将每一基函数乘以一对应的变换系数；以及

将所述乘的结果相加。

15.一种系统，其特征在于，包括：

一随机假设变换(RT)模块，用于接收信号并向所述信号应用多个随机选择的基函数；以及

一耦合至所述RT模块的伪随机数生成器，用于生成由所述RT模块用来选择所述随机选择的基函数的随机数。

16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述伪随机数生成器使用一机密密钥作为生成所述随机数的种子。

17.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述种子是比特流。

18.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述基函数的每一个是通过缩放、旋转、平移、离散化和归一化母随机假设来生成的。

19.一个或多个在其上储存了指令的计算机可读介质，当所述指令被执行时，指示机器执行以下动作：

随机地选择多个生成的基函数；以及

将所述随机选择的基函数应用于一信号。

20.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述基函数是从一组函数生成的，所述函数组从包括一维、二维和三维函数的组的一个或多个项中选择。

21.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述基函数的每一个是通过缩放、平移、离散化和归一化母随机假设来生成的。

22.如权利要求21所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述基函数是通过仅允许有限的一组缩放和旋转操作来约束的。

23.如权利要求21所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，不是独立于所有其它基函数定义每一基函数，而是通过随机地缩放和旋转母随机假设来生成未平移的基函数库。

24.如权利要求21所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，当缩放时，选择一小波族。

25.如权利要求21所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述母随机假设选自包括高斯随机假设、半随机假设、墨西哥帽随机假设、小波随机假设及其组合的组。

26.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述应用包括：

将每一选择的基函数投影到所述信号上；

从所述信号中减去每一投影；

将每一选择的基函数投影到先前的基函数的残余上；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

储存所量化的变换系数；以及

计算下一残余。

27.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述动作用于压缩所述信号，并且所述应用包括：

将每一选择的基函数投影到所述信号上；

从所述信号中减去每一投影；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

消除选择所量化的变化系数；以及

储存所量化的变换系数。

28.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述动作用于通过解除强调相对较小的基函数，并叠加剩余的基函数，对所述信号进行降噪。

29.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述动作用于散列所述信号，并且所述应用包括：

缩放所述信号；

将每一选择的基函数投影到所述缩放的信号上；

对每一基函数计算一变换系数；

量化所述变换系数；

对所量化的变换系数应用纠错；以及

储存所量化的变换系数。

30.如权利要求29所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述散列的信号的一个值用于识别或认证。

31.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述动作用于对所述信号加水印，并且所述应用包括：

缩放所述信号；

将每一选择的基函数投影到所述缩放的信号上；

对每一基函数计算一变换系数；

对所述变换系数应用水印；以及

将所述水印插入到信号中。

32.如权利要求19所述的一个或多个计算机可读介质，其特征在于，所述应用提供了一变换的信号，并且所述变换的信号通过以下动作来重建：

将每一基函数乘以一对应的变换系数；以及

将所述乘的结果相加。