报告题目：基于机器学习的视频帧内预测模式调制信息隐藏的检测

报告时间：11月11日（周一）上午10：00 

报告地点：计算机楼A411

报告摘要：

在新一代视频编码标准如H.264/H.265等的推动下，视频编码技术得到广泛应用，覆盖整个视频应用领域，产生了巨大的视频流量。由于压缩视频具有巨量及时变且结构复杂等特性，使其成为极佳的信息隐藏载体。当前，多种基于压缩视频码流的信息隐藏技术被提出，其中基于帧内预测模式调制的方法由于具有实现简单对视频失真影响小等特点受到较大关注，研究该种信息隐藏方法的检测方法对于通信安全监管及信息隐藏学科的发展均具有较大意义。本报告将从帧内预测模式的相关性等统计特性出发，介绍一种基于机器学习进行帧内预测模式调制信息隐藏检测的方法。

报告人简介：

李松斌，中科院声学所国家网络新媒体工程技术研究中心博士，清华大学新一代网络实验室博士后，美国南加州大学媒体通讯实验室高级研究学者。现任中国科学院声学研究所预聘研究员、中国科学院大学研究生导师、中科院声学所南海研究站学术委员会主任及站长助理等职，主要研究领域为视频图像分析、智能信息处理、传感器与物联网技术等。迄今，主持或参加国家“973”项目、“863”重大及一般项目、国家科技支撑项目、国家自然科学基金项目及海南省重大科技专项等项目20多项，已在国内外重要学术期刊及会议上发表论文 60 余篇，其中 20 多篇被 SCI/EI 检索，发表期刊包括IEEE TRANS及国内计算机学报、电子学报等权威期刊，申报了30余项国家发明专利（其中 11 项已获授权），10 项软件著作权，出版专著 1 部，登记科技成果3项。中国声学学会声学与媒体信息分会创始委员，NSFC函评专家、海南省科技项目评审专家、IEEE TIFS、IEEE ACESS及ACM TOMM等十几种期刊审稿人。教育部科学技术进步奖获得者。