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基于混合神经网络的视频序列压缩与加密算法研究

作　者: 辛涛
导　师: 郭成安
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 视频压缩视频加密 RBF神经网络 SOM神经网络 H.264
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 36次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着多媒体技术和计算机网络的快速发展,多媒体数据能够方便、快捷的在网络上传输,已逐渐成为人们获取信息的重要来源。视频数据相对于其他形式的多媒体数据,能够承载更多的信息量,同时更加直观和生动,已经成为信息表达的主要形式。然而由于视频数据的易理解性,任何人都可以根据获得的数据得知所传递的信息,这给信息安全带来了巨大隐患。因此,如何保障视频数据的安全性已成为国内外学者研究的焦点。为了将视频加密技术与压缩技术更好的融合,进而提高加密算法的各项性能,本文深入地研究了基于混合神经网络的视频压缩与加密算法,主要研究工作如下：在视频压缩标准H.264的编码结构框架基础上,鉴于RBF神经网络的非线性特性和良好的泛化能力,本文提出使用RBF网络代替帧内预测与帧间预测模块,完成对视频序列的压缩与加密操作；考虑到神经网络的权值数据量大而SOM网络又可以实现矢量量化完成数据压缩,提出使用SOM网络对解密解压缩子网络的网络权值进行压缩,并将其码本作为新的密钥进行传输。为了满足视频数据传输的实时性,本文使用最近邻聚类中心选取法与梯度下降法相结合的方法训练RBF网络,对于SOM网络也使用改进后的方法进行训练,这样可以减少网络的训练次数。实验表明,该算法具有较高的安全性,压缩比不变性,同时又能提高视频数据的处理速度。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 视频压缩与加密技术的研究背景和意义  8-9
  1.2 视频压缩与加密技术的进展状况  9-13
    1.2.1 视频压缩技术的进展状况  9-11
    1.2.2 视频压缩加密技术的研究进展状况  11-13
  1.3 本文研究内容及章节安排  13-15
2 神经网络与视频压缩加密技术的基础知识  15-27
  2.1 人工神经网络简介  15-20
    2.1.1 人工神经网络的分类  15-16
    2.1.2 径向基函数神经网络  16-18
    2.1.3 自组织映射神经网络  18-20
  2.2 视频压缩技术基础知识概述  20-23
  2.3 视频加密技术基础知识概述  23-26
    2.3.1 完全加密算法  23-24
    2.3.2 部分加密算法  24-25
    2.3.3 压缩编码与加密相结合的算法  25-26
  2.4 本章小结  26-27
3 基于混合神经网络的视频序列压缩与加密算法  27-44
  3.1 总体方案设计  27-29
  3.2 RBF神经网络模块  29-35
    3.2.1 RBF神经网络的训练算法  31-33
    3.2.2 RBF神经网络训练的改进算法  33-35
  3.3 SOM神经网络模块  35-39
    3.3.1 SOM神经网络的训练算法  36-38
    3.3.2 SOM神经网络训练算法的改进  38-39
  3.3 4×4整数变换与量化模块  39-43
    3.3.1 4×4整数变换  39-42
    3.3.2 量化  42-43
  3.4 本章小结  43-44
4 实验结果与分析  44-59
  4.1 实验结果  44-49
  4.2 压缩性能分析  49-52
  4.3 加密性能分析  52-57
  4.4 本章小结  57-59
5 总结与展望  59-60
参考文献  60-63
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  63-64
致谢  64-66

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