摘要：为解决现有视频流隐藏信息检测中,人工检测特征设计难度不断加大的问题,提出一种基于卷积神经网络的视频流隐藏信息检测方法。在神经网络中构建残差学习单元,避免深层次卷积神经网络在训练时的梯度消失,利用深层神经网络自动从数据中挖掘检测特征,在此基础上引入量化截断操作,增加检测模型多样性,提升检测性能。使用FFmpeg与x264编码标准CIF序列生成的视频进行实验,实验结果表明,该方法相比现有方法具有更高的检测准确率。

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