申请/专利权人：深圳码隆智能科技有限公司

申请日：2024-03-06

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117857713B

主分类号：H04N1/32

分类号：H04N1/32;H04N21/8358;H04N21/44;H04N21/466

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本申请涉及图像数据处理技术领域，提出了一种用于保护教学视频知识版权的隐藏式数字水印方法，包括：获取教学视频数据，根据教学视频数据获取教学信息特征矩阵，根据教学信息特征矩阵获取教学信息特征空间样本集，根据教学信息特征空间样本集中样本的空间分布差异获取局部教学数据特征强度，根据局部教学数据特征强度构建局部教学特征强度矩阵，根据局部教学特征强度矩阵获取信息隐藏特征显著强度，基于信息隐藏特征显著强度确定嵌入数字水印的位置，根据嵌入数字水印的位置对教学视频添加隐藏式数字水印。本申请根据信息隐藏特征显著强度对教学视频添加隐藏式数字水印，提高教学视频知识版权保护的安全性，降低对教学视频的质量的影响。

主权项：1.一种用于保护教学视频知识版权的隐藏式数字水印方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取教学视频数据，根据教学视频数据获取教学信息特征矩阵；根据教学信息特征矩阵获取教学信息特征空间样本集，根据教学信息特征空间样本集中样本的空间分布差异计算教学信息特征空间样本集中每个样本的局部教学数据特征强度；根据教学信息特征空间样本集中每个样本的局部教学数据特征强度构建局部教学特征强度矩阵，基于局部教学特征强度矩阵的数据分布特征计算信息隐藏特征显著强度；根据局部教学特征强度矩阵对应的信息隐藏特征显著强度确定教学视频中嵌入数字水印的位置，基于嵌入数字水印的位置的确定结果在教学视频中添加隐藏式数字水印；所述根据教学信息特征空间样本集中样本的空间分布差异计算教学信息特征空间样本集中每个样本的局部教学数据特征强度的方法为：将教学信息特征空间样本集中所有信息特征样本在X轴、Y轴或Z轴上对应数值的极差均作为信息特征阈值；采用局部敏感哈希算法获取教学信息特征空间样本集中每个信息特征样本的相似样本，将每个信息特征样本的所有相似样本组成的集合作为每个信息特征样本的信息特征相似样本集合；根据教学信息特征空间样本集中每个信息特征样本的近邻特征构建球形空间区域，基于球形空间区域内信息特征样本的分布特征获取信息特征空间分布序列；输入为每个特征信息样本的球形空间区域中所有信息特征样本，采用最小二乘法获取每个信息特征样本的拟合曲面，计算所述拟合曲面中每个数据点的曲率，将所述曲率作为每个数据点的教学信息特征变化幅度；根据教学信息特征空间样本集中每个信息特征样本的信息波动阈值和教学信息特征空间样本集的信息特征阈值计算每个信息特征样本的局部教学数据波动强度；根据教学信息特征空间样本集中每个信息特征样本的局部教学数据波动强度、教学信息特征变化幅度和信息特征空间分布序列计算每个信息特征样本的局部教学数据特征强度；所述根据教学信息特征空间样本集中每个样本的局部教学数据特征强度构建局部教学特征强度矩阵，基于局部教学特征强度矩阵的数据分布特征计算信息隐藏特征显著强度的方法为：根据教学信息特征矩阵中每个元素对应的局部教学数据特征强度获取教学信息特征矩阵对应的局部教学特征强度矩阵，采用网格聚类算法获取局部教学特征强度矩阵的聚类结果，将所述聚类结果中每个聚类簇的所有元素的均值作为每个聚类簇的教学信息特征强度；对于局部教学特征强度矩阵的聚类结果中每个聚类簇，将每个聚类簇中所有元素对应的信息特征样本的在三维空间直角坐标系中的X轴、Y轴或Z轴坐标值组成的序列均作为信息数据序列，将每个信息数据序列中每个元素对应的8位二进制数中后四位转化的十进制数作为每个元素的最低有效值，将所有所述最低有效值组成的序列作为每个信息数据序列的最低有效值序列；根据每个聚类簇中信息数据序列的最低有效值序列之间的差异和每个聚类簇的教学信息特征强度计算每个聚类簇的信息隐藏特征显著强度；所述根据每个聚类簇中信息数据序列的最低有效值序列之间的差异和每个聚类簇的教学信息特征强度计算每个聚类簇的信息隐藏特征显著强度的具体方法为： 式中，表示第个聚类簇的信息隐藏特征显著强度；表示第个聚类簇的教学信息特征强度；和分别表示第个聚类簇对应的第个和第个最低有效值序列，表示和之间的EDR编辑距离；和分别表示和中所有元素的均值；和均表示第个聚类簇的最低有效值序列的累加索引，和的取值均为，表示第个聚类簇对应的最低有效值序列的数量。

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权利要求：

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