Phát hiện giấu tin dựa trên sự thay đổi khung cảnh

BÀI TẬP LỚN/ BÀI TẬP DỰ ÁN HỌC PHẦN
CÁC KỸ THUẬT GIẤU TIN

TÊN ĐỀ TÀI:
PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN THAY ĐỔI KHUNG CẢNH

Mục lục

I. Tổng quan chung…………….…………………………………………….…4
1. Khái niệm cảnh và sự thay đổi khung hình ………………………….………..4
Phương pháp giấu tin dựa trên sự thay đổi khung cảnh………….…….…5
II. Phát hiện cuyển cảnh……………………………………………………….….5
1. Giấu tin……………….…………………………………………………….….6
2. Chuẩn hóa ……….……………………………………………….………..…..7
3. Quy trình tách tin……………………………………………………….......13
Chọn các khung cảnh……..
III. Phân tích hệ số DC……
1. Phân tích chuyển cảnh…………………………………………………….….14
2. Tách tin giấu trong khung cảnh……………….………………………….…..14
3. Kiểm tra tin nhắn……………………………………………………….…….15
4.
5.

Nhận xét và đánh giá………………………………….………………….…1

IV.

TÀI LIỆU THAM KHẢO……………..……………………………………….….16

I. Tổng quan chung
Phương pháp giấu tin trong video trên cơ sở phương pháp phát hiện

chuyển cảnh là phương pháp giấu tin vào các khung hình của video, phương
pháp này dựa vào sự thay đổi các khung cảnh trong video để giấu tin. Phương
pháp này dựa trên việc phát hiện các chuyển động trong video, như sự thay đổi
về màu sắc, độ sáng, độ tương phản và hình dạng của các đối tượng trong
video.

Phương pháp phát hiện chuyển cảnh trong giấu tin trong video được sử
dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như giấu thông tin trong
các video giới thiệu sản phẩm, quảng cáo hay giấu thông tin quan trọng trong
các video giám sát.
1. Khái niệm cảnh và sự thay đổi khung hình

Cảnh được định nghĩa là những bức hình liên tục chứa các đối lượng
(vật thể trên cảnh đó), với mỗi khung hình liên tục thì một cảnh sẽ bao gồm
những đối tượng đó. Bình thường video sẽ phân thành các shots. Mỗi shots sẽ
thể hiện một sự kiện hay hành động. Trình tự của các khung hình sẽ sắp xếp
theo việc ghi hình và chỉnh sửa.

Sự khác biệt giữa các khung hình sẽ đều chỉ ra các điểm chuyển cảnh.
Trong chuyển cảnh sẽ bao gồm 2 loại :

- Chuyển cảnh đột ngột (nhanh): Đây là những chuyển cảnh gây ra bởi
việc chỉnh sửa của người làm video.

- Chuyển cảnh từ từ (chậm): Đây là những chuyển cảnh do việc quay của
người làm video.

II. Phương pháp giấu tin dựa trên sự thay đổi khung cảnh

Việc giấu tin dựa trên phát hiện chuyển cảnh trải qua 3 giai đoạn chính:

- Video series parsing (Phân tích chuỗi video): Ở giai đoạn này video đầu
vào là vậtchứa sẽ được phân tích thành các frames (khung) riêng biệt.
Sau đó từ các frames sẽ thựchiện biến đổi DCT để thu được các hệ số
cosin rời rạc. Sau đó từ những hệ số đã biết của cáckhối trên những
khung hình, sẽ tiến hành phát hiện chuyển cảnh (detect scene change).

- Giấu tin: Sau khi đã phát hiện ra các khung cảnh thay đổi, có thể thỏa
thuận với đốitượng cần trao đổi như: sẽ giấu vào frames chuyển cảnh
nào, từ những frames đó sẽ xét xem thứ tự để giấu tin như thế nào, ở đây
có thể dùng LSB hoặc một số kỹ thuật khác để giấu.

- Chuẩn hóa: Bước chuẩn hóa này nhằm mục đích hạn chế dư thừa dữ
liệu, loại bỏnhững phần tử cấu trúc phức tạp, nhưng vẫn đảm bảo không
làm mất dữ liệu, tiết kiệmkhông gian lưu trữ.

Cụ thể chi tiết các bước tiến hành trong 3 giai đoạn trên được thực hiện như
sau:

1. Phát hiện chuyển cảnh

Hình 2.1. Quy trình giấu tin trong video dựa trên kỹ thuật phát hiện
chuyển cảnh

Video series parsing (Phân tích chuỗi video): ở bước phân tích chuỗi
video sẽ tiến hành 3 nhiệm vụ là tách khung hình và biến đổi DCT và phát
hiện chuyển cảnh.
Bước 1: Tách khung hình

Các tham số trong một video gồm: Pixel mỗi khung hình, Bit trên mỗi
khung hình; kích thước video…Để làm rõ hơn về các tham số này, hãy xét ví
dụ sau đây: Giả sử video có thể có thời gian (T) 1 giờ (3600 giây), kích thước
khung hình 640 x 480 (R x C) ở độ sâu màu 24 bit và tỷ lệ khung hình 25 fps
(số khung hình được hiển thị trong 1s). Các đặc trung của một số tham số
được tính như sau [10, 14, 24]:

• Pixel mỗi khung hình = 640 * 480 = 307.200
• Bit trên mỗi khung hình = 307.200 * 24 = 7.372.800 = 7, 37 Mbits
• Tỷ lệ bit (BR) = 7.37 * 25 = 184, 25 Mbits / sec

• Kích thước video (VS) = 184 Mbits / sec * 3600 giây = 662.400
Mbits = 82.800 MB

Có thể tách một video thành các khung hình bằng thư viện OpenCV
trên Python
Bước 2: Biến dổi hệ số DCT

Đối với bước biến đổi DCT thì từ những khung hình đã được tách hệ
thống sẽ tiến hành xử lý trên từng khung hình nhằm biến đổi các hệ số từ miền
không gian sang miền tần số.

Hình 2.2. Quy trình biến đổi hệ số DCT
- Thực hành biến đổi DCT trên từng khối

[ ] 154 123 123 123 123 123 123 136

192 180 136 154 154 154 136 110
254 198 154 154 180 154 123 123
N¿ 180 154 136 167 166 149 136 136 239 180 136 180 180 166 123 123

128 136 123 136 154 180 198 154
123 105 110 149 136 136 180 166
110 136 123 123 123 136 154 136

- Sau khi biến đổi ta được:

[ 162.3 40.6 20.0 72.3 30.3 12.5 −19.7 ]−11.5
30.5 108.4 10.5 32.3 27.7 −15.5 18.4
−94.1 −60.1 12.3 −43.4 −31.3 6.1 −3.3 −2.0
D= −38.6 −83.4 −31.3 17.9 −5.4 −22.2 −13.5 15.5 −1.3 7.1
−5.5 −12.4 14.3 −6.0 11.5 3.5
−0.9 −11.8 12.8 −6.0
0.2 28.1 12.6 8.4 2.9
4.6 −2.4 12.2
−10.0 11.2 7.8 6.6 −18.7 −12.8 7.7 12.0
−16.3 21.5 0.0 5.9 10.7

Hệ số DC biểu thị trung bình cộng của các giá trị pixel trong khối,
do đó nó thể hiện mức độ sáng của tồn bộ khối 8x8 và hệ số DC của ma
trận trên chính là giá trị DC(F(0,0))

Bước 3: phát hiện chuyển cảnh

Đối với quá trình phát hiện chuyển cảnh thì sau khi đã có hệ số DCT
cho mỗi khung hình hệ thống sẽ tiến hành tính tốn sự khác biệt giữa các cặp
khung hình để phát hiện ra sự thay đổi chuyển cảnh giữa các cặp khung hình.
Việc tính tốn sự khác biệt giữa các cặp khung hình dựa trên cơng thức:

D (f k , f k+1)=∑ u∑ v [Ck (u , v )−Ck+1(u , v )](¿)

Trong đó:

• D (f k , f k+1) là giá trị điểm chuyển cảnh hay còn gọi giá trị chênh lệch

khung của f k và f k+1
• f k và f k+1 đại diện cho 2 khung hình liên tục
• f k (u, v) là giá trị pixel tại vị trí (u, v).
• Các DC của các khung liên tiếp được biểu diễn bởi Ck (u , v ) và

Ck+1 (u , v ).

Dựa trên công thức trên. Giả sử 1 video có 100 khung hình, để phát
hiện chuyển cảnh, sẽ lấy hiệu hệ số DCT của từng cặp giá trị pixel tương ứng
mỗi khung hình f k, f k+1 sau khi tính hiệu sẽ lấy tổng của chúng để tìm ra hệ số
giá trị chênh lệch khung. Nếu video có 100 khung hình tức sẽ phải tính hiệu
của 99 cặp khung hình để tìm ra được sự khác biệt giữa chúng. Thuật toán

phát hiện chuyển cảnh có khả năng phát hiện ngay cả những thay đổi nhỏ nhất
trong một cảnh. Khi đó, giá trị điểm chuyển cảnh sẽ đặt làm 1. Còn nếu khơng
có sự thay đổi nào được phát hiện thì điểm chuyển cảnh sẽ đặt về 0. Và nếu
điểm chuyển cảnh lớn hơn 0 thì thủy vân sẽ nhúng vào đấy.

2. Giấu tin

Bước quan trọng của phương pháp giấu tin trong video dựa theo sự
phát hiện chuyển đổi cảnh là quá trình giấu tin . Quá trình giấu tin được thực
hiện khi tìm thấy điểm chuyển cảnh. Nếu giá trị điểm chuyển cảnh lớn hơn 0
hoặc một ngưỡng nào đó thì tin sẽ được giấu vào khung hình của video.

- Vì sao phải giấu tin vào các điểm chuyển cảnh?

• Giấu tin vào điểm chuyển cảnh trong video được cho là an

toàn hơn so với giấu tin vào các khung hình bình thường vì các

điểm chuyển cảnh có thể che giấu sự thay đổi nhỏ của pixel do

giấu tin gây ra. Ngoài ra, các điểm chuyển cảnh thường là những

khu vực có nhiều chi tiết và màu sắc đa dạng, do đó, những thay

đổi nhỏ của pixel tại các điểm này có thể bị che giấu bởi sự đa

dạng của pixel và màu sắc trong khung hình.

• Hơn nữa, giấu tin vào các điểm chuyển cảnh trong video cũng

giúp tăng tính bảo mật của thơng điệp bí mật, vì thường chỉ người

nhận mới biết chính xác các điểm chuyển cảnh sẽ xuất hiện khi

nào và ở đâu trong video. Điều này làm cho việc tìm kiếm và

phát hiện các thông điệp bí mật trở nên khó khăn hơn, đặc biệt

đối với kẻ tấn cơng khơng biết chính xác vị trí của các điểm

chuyển cảnh trong video.

Tuy nhiên, nếu ta chỉ sử dụng điểm chuyển cảnh một cách đơn thuần để

giấu tin, thì việc phát hiện sự giấu tin sẽ trở nên dễ dàng hơn. Để khắc
phục điều này, người ta thường kết hợp nhiều kỹ thuật giấu tin khác nhau,
như tạo ra các kênh giấu tin khác nhau hoặc sử dụng các phương pháp mã
hóa thơng tin để làm cho thơng tin giấu được bảo vệ tốt hơn

- Phương pháp giấu tin trên hệ số DCT

Sau khi phát hiện ra sự thay đổi cảnh (giá trị chênh lệch khung

D (f k , f k+1) > 0 ) thì khung hìnhf k+1 sẽ được dùng để giấu tin. Khi đó

thuật toán giấu tin sẽ được gọi, thuật toán được trình bày như sau:
Đầu vào: khung hình được chọn, tin bí mật
Đầu ra: Khung đã được giấu tin

• Bắt đầu
1: Phát hiện khung hình có sự thay đổi cảnh
2: Xác định các hệ số DCT
3: Với mỗi block được chọn để giấu tin thì:
4: Đánh giá giá trị LSB của mỗi hệ số DCT
5: LSB của hệ số DCT đó được thay bằng k bit của tin
6: kết thúc
7: Giấu các bit tin nhắn vào trong khung hình video
8: kết thúc

Hình 2.3. Mơ tả thuật tốn giấu tin vào hệ số DCT

- Thuật toán giấu tin dùng LSB nâng cao
Thuật toán giấu tin vào hệ số DCT dùng LSB đơn thuần vẫn chưa đảm bảo
được tính an tồn do các bit của tin được giấu lần lượt trên các hệ số DCT của

khung hình.
Do đó, một thuật tốn mới được đề xuất để tăng thêm tính an tồn. Xuất
phát từ thuật toán giấu tin dùng LSB. Trong thuật toán này, các bit của tin sẽ
được nhúng vào các pixels có vị trí được xác định bởi một chuỗi giả ngẫu
nhiên được tạo ra bởi hàm tạo chuỗi hỗn loạn dựa trên chỉ số. Ở đây thuật
toán dùng hàm Logistics Map 1D. Có cơng thức như sau:

xn+1=µ xn(1− xn)

Trong đó: x0 là điều kiện ban đầu ( 0 < x0 < 1 )
µ là tham số điều khiển ( 3,6 < µ ≤ 4)

Chuỗi tạo ra sẽ được chuyển về các giá trị nguyên bằng cách nhân với số
pixels của block tạo thành mảng số nguyên 1 chiều

• Thuật tốn được mơ tả như sau
1. Tạo một chuỗi số nguyên bằng cách sử dụng hàm tạo chuỗi hỗn
loạn dựa trên chỉ số với x0 và μ là giá trị cho trước và lưu trữ
chuỗi trong mảng một chiều A
2. Tách các kênh màu R , G ,B
3. For i -> 1 đến độ dài của mảng A
- Chọn một điểm ảnh màu đỏ, lục và lam tại vị trí A(i).
- Chọn ký tự tại vị trí thứ i của mảng tin và chuyển về nhị
phân
- Thay thế các bit LSB của các pixel trong các kênh màu R,G,
B với bit thứ i trong mảng tin theo phương pháp 3:3:2 .
4. Tập hợp lại các kênh màu R , G ,B để tạo thành khung hình đã được
giấu tin
Thuật toán giấu tin sẽ được gọi lần cuối để nhúng các chỉ số của
các khung hình được chọn vào khung hình đầu tiên do nó khơng được

sử dụng để giấu tin.

3. Chuẩn hóa
Bước chuẩn hóa này nhằm mục đích hạn chế dư thừa dữ liệu, loại bỏ

những phần tử cấu trúc phức tạp, nhưng vẫn đảm bảo không làm mất dữ liệu,
tiết kiệm không gian lưu trữ.

Q trình chuẩn hóa gồm 4 giai đoạn:
a) Tiền xử lý

Trước khi chuẩn hóa dữ liệu, ta cần thực hiện các bước tiền xử lý để
loại bỏ nhiễu và giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh, như ánh
sáng, độ phân giải và nhiễu hạt.

Trước khi tiến hành chuẩn hóa dữ liệu, chúng ta cần thực hiện các
bước tiền xử lý để đảm bảo rằng dữ liệu đã được làm sạch và loại bỏ nhiễu
để đạt được kết quả chính xác hơn.

Các yếu tố ngoại cảnh như ánh sáng, độ phân giải và nhiễu hạt có
thể ảnh hưởng đến chất lượng của dữ liệu. Ánh sáng có thể tác động đến
độ tương phản và màu sắc của dữ liệu, trong khi độ phân giải có thể ảnh
hưởng đến độ chi tiết của dữ liệu. Nhiễu hạt có thể xuất hiện trong quá
trình thu thập dữ liệu và gây ra nhiễu trong dữ liệu.
b) Nén dữ liệu

Trong bước nén dữ liệu, video gốc và tin giấu được nén để giảm
kích thước dữ liệu và tiết kiệm không gian lưu trữ. Áp dụng các kỹ thuật
nén dữ liệu như mã hóa hình ảnh, mã hóa âm thanh, giảm tỷ lệ khung hình
để giảm kích thước của video. Áp dụng mã hóa video như MPEG-4 hoặc

H.264 để giảm kích thước video và tăng tốc độ xử lý.

Việc nén dữ liệu trong quá trình giấu tin giúp giảm kích thước dữ
liệu của video và tin giấu, tăng tốc độ truyền tải dữ liệu và tiết kiệm không
gian lưu trữ. Tuy nhiên, việc nén dữ liệu cũng có thể gây ra mất mát thơng
tin và làm giảm chất lượng của video và tin giấu. Do đó, cần phải cân
nhắc và lựa chọn phương pháp nén dữ liệu phù hợp để đảm bảo tính tồn
vẹn của thơng tin được giấu và chất lượng của video.
c) Tối ưu hóa dữ liệu

Trong bước tối ưu hóa dữ liệu, các tham số kỹ thuật được lựa chọn
để cải thiện độ bí mật của tin giấu và giảm thiểu tác động của sự thay đổi
trong video khi một thông tin được giấu. Các tham số bao gồm:

• Mức độ giấu tin: Mức độ giấu tin xác định số lượng thông tin
được giấu vào video. Mức độ giấu tin càng cao thì độ bí mật của
thông tin giấu càng được cải thiện, tuy nhiên cũng có thể làm cho
sự thay đổi trong video khi thông tin được giấu trở nên rõ ràng
hơn.

• Kích thước khối: Kích thước khối xác định kích thước của các
khối dữ liệu được giấu vào video. Kích thước khối nhỏ hơn sẽ làm
cho thông tin được giấu trở nên khó phát hiện hơn, nhưng cũng
tăng khả năng gây ảnh hưởng đến nội dung của video.

• Ngưỡng giấu tin: Ngưỡng giấu tin là giá trị ngưỡng để quyết định
xem một pixel trong video có thể được giấu thơng tin hay khơng.
Ngưỡng giấu tin thấp sẽ làm cho thông tin được giấu vào nhiều
pixel hơn, tăng độ chính xác của thơng tin giấu, nhưng cũng có thể
gây ra nhiễu ảnh và làm giảm chất lượng video.

• Hệ số tương quan: Hệ số tương quan xác định mức độ tương quan
giữa các khối dữ liệu được giấu vào video. Khi hệ số tương quan
cao, các khối dữ liệu sẽ được giấu vào các vị trí tương tự nhau
trong video, giúp giảm tác động của sự thay đổi trong video khi
thông tin được giấu.

d) Chia nhỏ dữ liệu
Dữ liệu đã được giấu được chia thành các khối nhỏ hơn để đảm bảo

tính toàn vẹn của dữ liệu khi truyền qua mạng hoặc lưu trữ trong một
vùng nhớ cụ thể. Khi dữ liệu được chia thành các khối nhỏ hơn, nếu xảy
ra lỗi ở một khối dữ liệu nào đó, chỉ khối đó sẽ bị ảnh hưởng và các khối
dữ liệu khác vẫn được giữ ngun tính tồn vẹn. Việc chia dữ liệu thành
các khối nhỏ hơn cũng giúp trong việc quản lý và truy cập dữ liệu.

Sau khi chuẩn hóa cả khung hình ảnh video gốc khung hình chứa tin
mật, 2 hệ số DWT của chúng sẽ được kết hợp lại và tạo ra khung ảnh có
giấu tin theo cơng thức

S(p,q) = αC(p,q) + βR(p,q)

Trong đó:

• C(p,q) là hệ số DWT của ảnh trong video gốc.
• p,q chỉ các cột và hạng của pixel trong ảnh video gốc;

• S là hệ số DWT đã được chỉnh sửa của ảnh giấu tin;
• R(p,q) là hệ số DWT của thủy vân;
• α, β là 2 yếu tố cải thiện độ bí mật của tin giấu và α+β= 1. Hai

yếu tố này được lựa chọn sao cho thủy vân là không thể phân
biệt được trong video đã được nhúng
III. Quy trình tách tin
Q trình tách tin nhằm khơi phục lại thông tin đã giấu trong video
thông qua việc thực hiện các bước ngược lại so với quá trình giấu tin. Trước
khi bắt đầu quá trình tách tin, người giấu tin và người tách tin cần thống nhất
về các khung cảnh và ngưỡng phát hiện chuyển cảnh để sử dụng trong quá
trình giấu và tách tin.
1. Chọn các khung cảnh

Người giấu tin và người tách tin thỏa thuận chọn lựa các khung cảnh
để giấu tin. Các khung cảnh này sẽ được sử dụng làm đầu vào cho quá trình
giấu tin và tách tin.

2. Phân tích hệ số DC

Mỗi khung cảnh của video giấu tin được phân tích để lấy hệ số DC của
nó. Hệ số DC là thành phần trung bình của tồn bộ hệ số của khung cảnh,
cung cấp thông tin về mức độ sáng tối của khung cảnh đó.

Mỗi khung cảnh được chia thành các khối 8x8 pixel, và cho qua bộ giải
mã DCT (Discrete Cosine Transform) để thu được hệ số DCT của từng khối.
Sau đó, ta lấy hệ số DCT tại vị trí (0,0) của mỗi khối để thu được hệ số DC
của khung cảnh đó. Hệ số DC này được lưu trữ lại để sử dụng cho việc phát
hiện chuyển cảnh và khôi phục thông tin đã giấu.

3. Phát hiện chuyển cảnh

Sau khi đã thu được hệ số DC cho mỗi khung cảnh, ta sẽ sử dụng

chúng để phát hiện các chuyển cảnh trong video. Một chuyển cảnh là sự thay
đổi đáng kể trong nội dung của khung cảnh giữa hai khung liền kề.

Để phát hiện chuyển cảnh, ta so sánh giá trị hệ số DC của khung cảnh
hiện tại với giá trị hệ số DC của khung cảnh trước đó. Nếu giá trị này vượt quá
một ngưỡng định trước, ta xác định rằng có một chuyển cảnh xảy ra giữa hai
khung cảnh đó.

Ngưỡng phát hiện chuyển cảnh là một giá trị số cố định và được thỏa
thuận trước giữa người giấu tin và người tách tin. Giá trị này được chọn sao
cho đủ nhạy cảm để phát hiện chuyển cảnh, nhưng đồng thời không quá nhạy

cảm để tránh phát hiện những sai sót khơng cần thiết. Khi một chuyển cảnh
được phát hiện, ta sẽ sử dụng hệ số DC của khung cảnh hiện tại và khung cảnh
gốc để tính tốn thơng tin được giấu.

4. Tách tin giấu trong khung cảnh

Từ hệ số phát hiện, các bits thông tin giấu được tách ra. Cụ thể, mỗi
pixel trong khung cảnh được khôi phục bằng cách trừ hệ số của pixel đó trong
video gốc từ hệ số của pixel đó trong video giấu, và chia cho yếu tố δk để đik để điều
chỉnh tính bền vững của video giấu.Q trình tách khơi phục tin nhắn được
giấu HMk bằng công thức:

HM k ( p , q)=( Sk ( p , q)−Ck ( p , q))/ δk

Trong đó:

• Sk(p,q)là khung video giấu tin;
• Ck(p,q)là video gốc;

• k là số khung;
• δk là yếk là yếu tố để điều chỉnh tính bền vững của video giấu mà đã

sử dụng để đổi lại tính vơ hình, sự bền vững và tính bí mật. Nếu
như điểm chuyển cảnh lớn hơn 0 và bất cứ chuyển cảnh nào
diễn ra trong các khung cảnh video được giấu thì thơng tin được
giấu sẽ được tách ra.

Quá trình tách tin được lặp lại cho mỗi khung cảnh của video giấu tin.
Nếu bất kỳ chuyển cảnh nào được phát hiện, thông tin được giấu sẽ được tách
ra.

5. Kiểm tra tin nhắn

Sau khi tách ra các bits thông tin giấu, người tách tin sẽ kiểm tra xem
các bits này có đúng với tin nhắn mật đã đăng ký hay không. Nếu đúng, tin
nhắn mật đã được khôi phục thành công.

IV. Nhận xét và đánh giá
1. Ưu điểm của phương pháp giấu tin dựa trên sự thay đổi khung cảnh
- Không làm thay đổi kích thước video: Phương pháp này khơng làm
thay đổi kích thước video, do đó khơng ảnh hưởng đến chất lượng
video.

- An toàn: khi sử dụng phương pháp này, tin được giấu trên các khung
hình trong video sẽ được phân bố đều trên các khung hình chứ khơng
chỉ xuất hiện trên một khung hình duy nhất.

- Bảo mật cao: phương pháp này giúp che giấu dữ liệu cần bảo mật trên
các khung hình của video, người nhìn sẽ khó nhận ra được sự thay đổi

của video.

- Khả năng chứa dữ liệu lớn: kỹ thuật này có thể chứa lượng dữ liệu lớn
hơn so với các phương pháp giấu tin khác như giấu tin trong ảnh hoặc
âm thanh.

2. Nhược điểm phương pháp giấu tin dựa trên sự thay đổi khung cảnh
- Chất lượng của video có thể bị ảnh hưởng khi giấu tin quá nhiều vào
các khung hình. Do đó, cần cân nhắc cẩn thận để đảm bảo chất lượng
video không bị giảm.
- Sử dụng độ phân giải thấp: Phương pháp này thường chỉ sử dụng các
đặc trưng thô của video để phát hiện chuyển cảnh, điều này khiến cho
phương pháp này có thể bị ảnh hưởng bởi độ phân giải thấp của video.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bài giảng Các kỹ thuật giấu tin – Đỗ Xuân Chợ

[2] The Detection of Video Shot Transitions Based on Primary Segments Using
the Adaptive Threshold of Colour-Based Histogram Differences and
Candidate Segments Using the SURF Feature Descriptor

[3] /> 364497157_The_Detection_of_Video_Shot_Transitions_Based_on_Primary_
Segments_Using_the_Adaptive_Threshold_of_Colour-
Based_Histogram_Differences_and_Candidate_Segments_Using_the_SURF_
Feature_Descriptor