本發(fā)明涉及信息隱藏檢測(cè)領(lǐng)域，特別涉及一種運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制信息隱藏檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

H.264/AVC同早期的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比，在率失真方面有顯著改善,在保持較高的質(zhì)量視頻的同時(shí)具有相對(duì)較低的碼率。H.264/AVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的廣泛應(yīng)用，使得H.264/AVC視頻碼流成為一種潛在并且極具威脅性的信息隱藏載體，研究其信息隱藏檢測(cè)方法很有必要。

對(duì)于H.264/AVC視頻編碼器，可以通過在編碼過程中調(diào)整預(yù)測(cè)模式、DCT變換系數(shù)、運(yùn)動(dòng)矢量、熵編碼等進(jìn)行信息隱藏。由于運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制信息隱藏對(duì)重建幀的視頻質(zhì)量產(chǎn)生的附加失真較少，且能實(shí)現(xiàn)較高的嵌入容量，因此這種信息隱藏方法受到了學(xué)界的重視。

隱寫檢測(cè)方法用于對(duì)數(shù)據(jù)幀是否被寫入隱藏?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)?，F(xiàn)有隱寫檢測(cè)方法都是對(duì)調(diào)制運(yùn)動(dòng)矢量或運(yùn)動(dòng)矢量差以實(shí)現(xiàn)嵌入的信息隱藏方法進(jìn)行檢測(cè)，目前尚無對(duì)調(diào)制運(yùn)動(dòng)搜索范圍隱寫方法進(jìn)行檢測(cè)的研究工作。

在調(diào)制運(yùn)動(dòng)矢量或運(yùn)動(dòng)矢量差以實(shí)現(xiàn)嵌入的信息隱藏方法中，嵌入的隱寫信號(hào)被看作是運(yùn)動(dòng)矢量的噪聲信號(hào)。根據(jù)這種性質(zhì)，現(xiàn)有的隱寫檢測(cè)方法對(duì)相關(guān)特征值進(jìn)行提取、統(tǒng)計(jì)，最終能夠利用統(tǒng)計(jì)結(jié)果檢測(cè)出視頻是否被隱寫。但這一方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率仍有提升空間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服已有的信息隱藏檢測(cè)方法準(zhǔn)確率不高的缺陷，從而提供一種能夠有效提高檢測(cè)準(zhǔn)確率的檢測(cè)方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制信息隱藏檢測(cè)方法，包括：

步驟S1)、選取原始視頻序列S，對(duì)其分別進(jìn)行一般H.264壓縮和隱寫H.264壓縮，得到模型訓(xùn)練樣本；所述模型訓(xùn)練樣本包括未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本與帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本；

步驟S2)、為步驟S1)得到的模型訓(xùn)練樣本提取宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，基于所述宏塊 運(yùn)動(dòng)矢量為視頻序列建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而對(duì)該模型進(jìn)行剪枝，得到強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟S3)、對(duì)步驟S2)得到的強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)，然后提取模型參數(shù)作為特征向量，并基于支持向量機(jī)回歸算法對(duì)所述特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，生成隱寫檢測(cè)器模型；

步驟S4)、運(yùn)用步驟S3)得到的隱寫檢測(cè)器模型對(duì)待檢測(cè)的未知類型的H.264文件進(jìn)行隱寫檢測(cè)。

上述技術(shù)方案中，所述步驟S2)進(jìn)一步包括：

步驟S2-1)、根據(jù)步驟S1)得到的未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本與帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本提取宏塊運(yùn)動(dòng)矢量

假設(shè)當(dāng)前宏塊具有N個(gè)分塊，d_i＝(x_i,y_i)是第i個(gè)分塊的運(yùn)動(dòng)矢量，則宏塊運(yùn)動(dòng)矢量定義如下：

步驟S2-2)、根據(jù)步驟S2-1)得到的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量建立每個(gè)視頻序列的時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D＝(V,E(V))；

每個(gè)視頻序列表示出一組變量每個(gè)變量表示第i幀上第j個(gè)宏塊的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量；建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型為有向圖D＝(V,E(V))，定義如下：

V＝{v_i[j]|i,j∈{0,1,2,3,...}}

E(V)＝{＜v_i[p],v_j[q]＞|v_i[p],v_j[q]∈V}；

其中V為有向圖中的頂點(diǎn)構(gòu)成的集合，每個(gè)頂點(diǎn)v_i[j]對(duì)應(yīng)視頻序列中的一個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量即v_i[j]表示視頻序列中第i個(gè)幀(F_i幀)中的第j個(gè)宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量在有向圖中的頂點(diǎn)；

步驟S2-3)、對(duì)步驟S2-2)得到的網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行剪枝，得到包含幀內(nèi)、幀間關(guān)系的強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′＝(V,E′(V))。

上述技術(shù)方案中，所述步驟S2-3)進(jìn)一步包括：

步驟S2-3-1)、對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行幀間剪枝；

視頻序列中相鄰幀之間存在較強(qiáng)相關(guān)性,且在時(shí)域有嚴(yán)格的先后順序,因此僅保留當(dāng)前幀與其前一幀在相同位置的宏塊之間的有向邊，即僅保留v_i-1[j]到v_i[j]的邊；

步驟S2-3-2)、對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行幀內(nèi)剪枝；

視頻序列同一幀內(nèi)的臨近宏塊運(yùn)動(dòng)矢量間存在較強(qiáng)相關(guān)性,因此保留v_i[j]與其8領(lǐng)域內(nèi)相鄰宏塊之間的有向邊；

步驟S2-3-3)、根據(jù)步驟S2-3-1)、步驟S2-3-2)得到的幀間有向邊、幀內(nèi)有向邊建立強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′；

D′＝(V,E′(V))

E′(V)＝E′_幀間∪E′_幀內(nèi)

E′_幀間＝{＜v_i-1[j],v_i[j]＞|i∈(1,2,...),j∈(0,1,2,...)}

E′_幀內(nèi)＝{＜v_n[i],v_n[j]＞|n,i∈(0,1,2,...),j∈(與i相鄰的宏塊)}。

上述技術(shù)方案中，所述步驟S3)進(jìn)一步包括：

步驟S3-1)、根據(jù)強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′，篩選部分宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，使用條件概率對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)P_i；

步驟S3-2)、根據(jù)步驟S3-1)得到的模型參數(shù)P_i，提取參數(shù)作為特征向量，并基于支持向量機(jī)回歸算法對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練生成隱寫檢測(cè)器模型。

上述技術(shù)方案中，所述步驟S3-1)具體包括：

步驟S3-1-1)、篩選部分宏塊運(yùn)動(dòng)矢量；

設(shè)運(yùn)動(dòng)矢量取值范圍為[-L,H]，設(shè)定一個(gè)較小的閾值范圍[-N,N]，篩選符合閾值范圍的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量；

步驟S3-1-2)、根據(jù)步驟S3-1-1)得到的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，計(jì)算其水平分量和垂直分量條件概率；

以水平分量為例，設(shè)表示第n幀的第m個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量的水平分量,表示在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中與其有邊相接的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量水平分量，則關(guān)于水平分量的條件概率定義為：

該條件概率表示在取值為i的條件下,取值為j的概率，其中i,j∈[-N,N]；

步驟S3-1-3)、根據(jù)步驟S3-1-2)計(jì)算方法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)；

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中的每一幀都能統(tǒng)計(jì)出9組條件概率，記為 (P₀,P₁,P₂,P₃,P₄,P₅,P₆,P₇,P₈)，其中P₀表示幀間關(guān)聯(lián)性，P₁～P₈表示幀內(nèi)關(guān)聯(lián)性，每一組條件概率為：

P_i＝{p_i(a,b)|a,b∈[-N,N]},i＝0,1,2,...,8；

其中[-N,N]為統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)矢量宏塊的取值范圍，P_i即為模型參數(shù)。

上述技術(shù)方案中，步驟S4)進(jìn)一步包括：

步驟S4-1)、參照提取訓(xùn)練樣本特征向量的方法，提取未知類型的H.264文件特征向量；即，對(duì)未知類型的H.264文件首先提取宏塊信息、運(yùn)動(dòng)矢量，建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而對(duì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝，得到強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型；然后對(duì)強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，接著提取參數(shù)作為未知類型的H.264文件的特征向量；

步驟S4-2)根據(jù)步驟S4-1)得到的特征向量，利用步驟S3-2)訓(xùn)練生成的隱寫檢測(cè)器模型對(duì)其進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果確定未知類型的H.264文件是否進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)矢量信息隱藏。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

1、本發(fā)明提出的隱寫檢測(cè)器模型基于時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)提取特征，更關(guān)注H.264/AVC時(shí)域及空域中相鄰編碼宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量的相關(guān)性，確保特征中包含有足夠的運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制檢測(cè)信息；

2、本發(fā)明提出的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型是一種有效的特征提取模型，結(jié)合SVM回歸算法實(shí)現(xiàn)可得到更準(zhǔn)確的H.264文件運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制隱寫檢測(cè)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制信息隱藏檢測(cè)方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明中所建立的時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型的示意圖；

圖3是關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中某個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量節(jié)點(diǎn)的幀間關(guān)聯(lián)關(guān)系的示意圖；

圖4是關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中某個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量節(jié)點(diǎn)的幀內(nèi)關(guān)聯(lián)關(guān)系的示意圖；

圖5是關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中的條件概率圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。

參考圖1，本發(fā)明的運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)制信息隱藏檢測(cè)方法包括：

步驟S1)選取原始視頻序列S，對(duì)其分別進(jìn)行一般H.264壓縮和隱寫H.264壓縮，得到未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本與帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本，所述未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本與帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本構(gòu)成模型訓(xùn)練樣本；具體包括：

步驟S1-1)選取視頻序列S，使用H.246編碼標(biāo)準(zhǔn)的JM15對(duì)其進(jìn)行未隱寫的壓縮，得到未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本；

步驟S1-2)將步驟S1-1)選取的序列S中的每一個(gè)P幀或者B幀使用六種隱寫方法分別進(jìn)行帶有信息隱藏的壓縮，得到帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本；

步驟S2)提取訓(xùn)練樣本宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D(簡(jiǎn)稱關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型)，并得到其對(duì)應(yīng)的有向圖D＝(V,E(V))，對(duì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行剪枝，得到強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′＝(V,E′(V))；具體包括：

步驟S2-1)根據(jù)步驟S1-1)、步驟S1-2)得到的未隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本與帶隱寫的H.264文件訓(xùn)練樣本提取宏塊運(yùn)動(dòng)矢量

當(dāng)前宏塊具有N個(gè)分塊，d_i＝(x_i,y_i)是第i個(gè)分塊的運(yùn)動(dòng)矢量，則宏塊運(yùn)動(dòng)矢量定義如下：

步驟S2-2)根據(jù)步驟S2-1)得到的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量建立每個(gè)視頻序列的時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D＝(V,E(V))；

每個(gè)視頻序列表示出一組變量每個(gè)變量表示第i幀上第j個(gè)宏塊的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型為有向圖D＝(V,E(V))，定義如下：

V＝{v_i[j]|i,j∈{0,1,2,3,...}}

E(V)＝{＜v_i[p],v_j[q]＞|v_i[p],v_j[q]∈V}

其中V為有向圖中的頂點(diǎn)構(gòu)成的集合，每個(gè)頂點(diǎn)v_i[j]對(duì)應(yīng)視頻序列中的一個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量即v_i[j]表示視頻序列中第i個(gè)幀(F_i幀)中的第j個(gè)宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量在有向圖中的頂點(diǎn)。每個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量與其他宏塊運(yùn)動(dòng)矢量均存在相關(guān)性，一個(gè)包含n幀、每幀具有m個(gè)宏塊的視頻序列建立的時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示，我們將這些連接邊分為兩類:其一是幀間節(jié)點(diǎn)之間的有向邊,這 些邊反映了宏塊運(yùn)動(dòng)矢量之間的幀間關(guān)聯(lián)性；其二是幀內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的y有向邊，這些邊反映了宏塊運(yùn)動(dòng)矢量之間的幀內(nèi)關(guān)聯(lián)性。網(wǎng)絡(luò)中的任意節(jié)點(diǎn)與前向幀F(xiàn)_i-1、F_i-2……以及后續(xù)幀F(xiàn)_i+1、F_i+2……的所有節(jié)點(diǎn)均存在幀間關(guān)聯(lián)性，與同一幀內(nèi)的所有其他節(jié)點(diǎn)均存在幀內(nèi)關(guān)聯(lián)性。

步驟S2-3)對(duì)步驟S2-2)得到的網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行剪枝，得到包含幀內(nèi)、幀間關(guān)系的強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′＝(V,E′(V))；具體包括：

步驟S2-3-1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行幀間剪枝；

視頻序列中相鄰幀之間存在較強(qiáng)相關(guān)性,且在時(shí)域有嚴(yán)格的先后順序,因此僅保留當(dāng)前幀與其前一幀在相同位置的宏塊之間的有向邊，即僅保留v_i-1[j]到v_i[j]的邊；

步驟S2-3-2)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型D進(jìn)行幀內(nèi)剪枝；

視頻序列同一幀內(nèi)的臨近宏塊運(yùn)動(dòng)矢量間存在較強(qiáng)相關(guān)性,因此保留v_i[j]與其8領(lǐng)域內(nèi)相鄰宏塊之間的有向邊；

步驟S2-3-3)根據(jù)步驟S2-3-1)、步驟S2-3-2)得到的幀間有向邊、幀內(nèi)有向邊建立強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′；

D′＝(V,E′(V))

E′(V)＝E′_幀間∪E′_幀內(nèi)

E′_幀間＝{＜v_i-1[j],v_i[j]＞|i∈(1,2,...),j∈(0,1,2,...)}

E′_幀內(nèi)＝{＜v_n[i],v_n[j]＞|n,i∈(0,1,2,...),j∈(與i相鄰的宏塊)}

剪枝后，包含幀間、幀內(nèi)關(guān)系的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中某個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量節(jié)點(diǎn)v_i[j]的關(guān)聯(lián)關(guān)系分別如圖3、圖4所示；

步驟S3)對(duì)強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)P_i，提取參數(shù)作為特征向量，并基于支持向量機(jī)回歸算法對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練生成隱寫檢測(cè)器模型；具體包括：

步驟S3-1)根據(jù)步驟S2-3-3)得到的強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型D′，篩選部分宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，使用條件概率對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)P_i；具體包括：

步驟S3-1-1)篩選部分宏塊運(yùn)動(dòng)矢量；

設(shè)運(yùn)動(dòng)矢量取值范圍為[-L,H]，由于宏塊運(yùn)動(dòng)矢量水平分類和垂直分量的取值大多數(shù)集中在零點(diǎn)附近，以節(jié)約計(jì)算時(shí)間與存儲(chǔ)成本，設(shè)定一個(gè)較小的閾值范圍[-N,N]，篩選符合閾值范圍的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量；

步驟S3-1-2)根據(jù)步驟S3-1-1)得到的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量，計(jì)算其水平分量和垂直分量條件概率；

以水平分量為例，設(shè)表示第n幀的第m個(gè)宏塊運(yùn)動(dòng)矢量的水平分量,表示在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中與其有邊相接的宏塊運(yùn)動(dòng)矢量水平分量，則關(guān)于水平分量的條件概率定義為：

表示在取值為i的條件下,取值為j的概率，其中i,j∈[-N,N]；

步驟S3-1-3)根據(jù)步驟S3-1-2)計(jì)算方法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到模型參數(shù)；

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型中的每一幀都能統(tǒng)計(jì)出9組條件概率，記為(P₀,P₁,P₂,P₃,P₄,P₅,P₆,P₇,P₈)，其中P₀表示幀間關(guān)聯(lián)性，P₁～P₈表示幀內(nèi)關(guān)聯(lián)性，如圖5所示，每一組條件概率為：

P_i＝{p_i(a,b)|a,b∈[-N,N]},i＝0,1,2,...,8

其中[-N,N]為統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)矢量宏塊的取值范圍，P_i即為模型參數(shù)；

步驟S3-2)根據(jù)步驟S3-1)得到的模型參數(shù)P_i，提取參數(shù)作為特征向量，并基于支持向量機(jī)回歸算法對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練生成隱寫檢測(cè)器模型；

步驟S4)運(yùn)用隱寫檢測(cè)器模型對(duì)待檢測(cè)的未知類型的H.264文件進(jìn)行隱寫檢測(cè)；具體包括：

步驟S4-1)參照提取訓(xùn)練樣本特征向量的方法，提取未知類型的H.264文件特征向量；即，對(duì)未知類型的H.264文件首先提取宏塊信息、運(yùn)動(dòng)矢量，建立時(shí)空相鄰宏塊運(yùn)動(dòng)矢量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而對(duì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝，得到強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型；然后對(duì)強(qiáng)相關(guān)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，接著提取參數(shù)作為未知類型的H.264文件的特征向量；

步驟S4-2)根據(jù)步驟S4-1)得到的特征向量，利用步驟S3-2)訓(xùn)練生成的隱寫檢測(cè)器模型對(duì)其進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果確定未知類型的H.264文件是否進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)矢量信息隱藏，如：當(dāng)分類結(jié)果為1時(shí)，說明該未知類型的H.264文件進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)矢量信息隱藏；當(dāng)分類結(jié)果為0時(shí)，說明該未知類型的H.264文件未進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量信息隱藏。

最后所應(yīng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制。盡管參照實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，都不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。