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基于感兴趣区域的视频加解密算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1. 绪论第12-18页
    1.1. 研究背景第12-13页
    1.2. 视频加密技术的研究现状第13-16页
    1.3. 论文的研究目标第16页
    1.4. 论文结构安排第16-18页
2. 相关背景知识介绍第18-32页
    2.1. H.264标准概述第18页
    2.2. H.264编码技术第18-30页
        2.2.1. H.264格式特征第19-21页
            2.2.1.1. H.264的层次第19-20页
            2.2.1.2. H.264的颜色空间第20页
            2.2.1.3. H.264的采样格式第20-21页
        2.2.2. H.264编解码原理第21-24页
            2.2.2.1. H.264编码器第22-23页
            2.2.2.2. H.264解码器第23-24页
        2.2.3. H.264的关键技术第24-30页
            2.2.3.1. 帧内编码的空间预测第24-27页
            2.2.3.2. DCT整数变换与量化第27-29页
            2.2.3.3. CAVLC熵编码第29-30页
    2.3. 序列密码与混沌理论第30页
    2.4 本章小结第30-32页
3. 基于FMO的可变感兴趣区域加解密方案第32-51页
    3.1. 可变感兴趣区域的构建第32-35页
        3.1.1. 灵活宏块排序技术第32-35页
        3.1.2. 基于灵活宏块排序技术的可变感兴趣区域选择方案第35页
    3.2. 感兴趣区域加密算法分析及选择第35-44页
        3.2.1. 预测阶段加密第36页
        3.2.2. 残差变换阶段加密第36-37页
        3.2.3. 熵编码阶段加密第37-38页
        3.2.4. 帧间预测阶段加密第38-41页
        3.2.5. 不同阶段加密性能比较第41-44页
    3.3. 总体加解密方案第44-46页
    3.4. 实验仿真和性能分析第46-49页
        3.4.1. 可变感兴趣区域加密实验第47-48页
        3.4.2. 可变感兴趣区域解密实验第48-49页
        3.4.3. 加解密效果分析第49页
    3.5. 本章小结第49-51页
4. 基于人脸检测的感兴趣区域加解密方案第51-61页
    4.1. 基于YCbCr高斯模型的人脸区域特征提取第51-52页
    4.2. 基于高斯肤色模型的感兴趣区域加密方案第52-55页
    4.3. 基于高斯肤色模型的感兴趣区域解密方案第55-56页
    4.4. 实验仿真第56-59页
        4.4.1. 人脸感兴趣区域的提取第56-58页
        4.4.2. 可变感兴趣区域加密实验第58页
        4.4.3. 可变感兴趣区域解密实验第58-59页
    4.5. 本章小结第59-61页
5. 基于运动检测的感兴趣区域加解密方案第61-69页
    5.1. 基于背景差分法的运动区域识别第61-62页
    5.2. 混合高斯背景建模算法第62-63页
    5.3. 基于混合高斯建模背景差分的感兴趣区域加密方案第63-65页
    5.4. 基于混合高斯建模背景差分的感兴趣区域解密方案第65页
    5.5. 实验仿真第65-68页
        5.5.1. 基于运动检测的感兴趣区域的提取第65-66页
        5.5.2. 可变感兴趣区域加密实验第66-67页
        5.5.3. 可变感兴趣区域解密实验第67-68页
    5.6. 本章小结第68-69页
6. 结束语第69-72页
    6.1. 全文总结第69-70页
    6.2. 后续研究工作第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第76-78页

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