泉州市科技计划项目(2011G7)
- 作品数：3 被引量：14H指数：1
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- 基于高斯混合模型的DCT域水印检测方法被引量：13
- 2012年
- 基于音频DCT系数的统计特征,提出了一种水印检测方法.采用扩频的方法在DCT域嵌入水印,分别对嵌入水印和未包含水印的音频信号在DCT域进行统计学习,得到对应的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM).接收端采用最大似然检测,判断是否嵌入水印并提取相应的水印信息.仿真结果表明本文的水印检测算法对常见的信号攻击具有鲁棒性,与传统的相关检测法相比,检测可靠性更高.
- 林晓丹
- 关键词：水印检测DCT域高斯混合模型最大似然
- 多特征联合的语音被动取证方法被引量：1
- 2012年
- 在分析篡改音频特征变化的基础上,提出了一种语音被动取证方法。采用语音的美尔倒谱域参数及其动态特征参数和小波域统计矩特征来建立模型,并选取支持向量机(SVM)作为分类器以寻找最优分类平面,实现对可疑语音信号真实性的盲取证。实验结果表明,该方法对语音片段的删除、剪接和替换等改变语音内容真实性的篡改操作能够达到较高的检测准确率。
- 林晓丹王佳斌
- 关键词：动态特征支持向量机
- 基于广义高斯模型的音频篡改盲检测被引量：1
- 2013年
- 针对音频篡改被动取证的问题,提出了一种基于改进离散余弦变换(MDCT)域的盲检测方法。音频信号MDCT系数直方图可用广义高斯分布模型进行拟合。原始音频的广义高斯模型形状参数集中分布在一定的区间内,而篡改后的音频信号在篡改发生边界,其广义高斯模型的形状参数将发生明显变化,通过设置形状参数阈值区分音频信号是否遭受篡改。实验结果表明,对于改变音频内容的删除、替换和拼接操作,该方法在篡改检测和定位方面具备有效性。
- 林晓丹
- 关键词：篡改检测广义高斯分布形状参数
