Phát hiện thay đổi cảnh video dựa trên phân tích biểu đồ để ẩn thông báo

Internet có luôn luôn là các hầu hết phổ biến đã sử dụng trung bình ĐẾN chuyển khoản có giá trị lớn thông tin giữa người dùng. Thông tin có giá trị có thể bị thay đổi hoặc bị mất bởi bên thứ ba trong quá trình giao tiếp. Dữ liệu ẩn sẽ cung cấp một cách bảo mật cao mà không bị rò rỉ cho bất kỳ người dùng hoặc tin tặc được ủy quyền nào, Video steganography là một của che giấu kỹ thuật TRONG giao tiếp qua trốn có giá trị lớn thông tin TRONG video dữ liệu 1. Dữ liệu trốn kỹ thuật Có thể giúp đỡ người dùng ĐẾN nhúng bí mật dữ liệu bên trong Một che phủ sự vật mà không có sự tồn tại của dữ liệu bí mật được thực hiện. Các kỹ thuật ghi video được phát triển để sử dụng cho việc truyền dữ liệu mà người khác không thể nhận biết được và chống lại các cuộc tấn công từ bất kỳ bên trái phép nào 2. Dữ liệu bí mật như văn bản, âm thanh, hình ảnh hoặc video có thể được nhúng để liên lạc. Video là một của các phổ biến che phủ phương tiện truyền thông cái đó có là rộng rãi đã sử dụng TRONG giao tiếp. Video là sự kết hợp giữa âm thanh và tập hợp các hình ảnh theo trình tự; nó có dung lượng lớn để ẩn dữ liệu. Video cung cấp một vùng dự phòng lớn có thể được sử dụng để ẩn dữ liệu. Do đó, kỹ thuật giấu tin video trở thành một kỹ thuật phổ biến để che giấu tin nhắn. Hầu hết băng hình kỹ thuật giấu tin kỹ thuật chi trả chú ý ĐẾN sản xuất cao không thể nhận thấy kết quả. TRONG ẩn video, các tin nhắn phải là nhúng TRONG các cụ thể khung không có ảnh hưởng đến các chất lượng của video 3. Steganography video cho phép một lượng lớn thông điệp được nhúng trong video và dữ liệu ẩn không thể nhận thấy bằng mắt người 46. Steganography có thể được thực hiện trong các lĩnh vực tần số và không gian. Trong miền không gian, thông báo được mã hóa bằng cách thay đổi trực tiếp giá trị pixel. Các trốn dữ liệu dựa trên TRÊN không gian lãnh địa sẽ sản xuất cao không thể nhận thấy. TRONG cái này kỹ thuật, các dữ liệu ẩn trong đối tượng stego có thể bị ảnh hưởng bằng cách thêm nhiễu. Dữ liệu ẩn trong miền không gian sẽ bị hủy do phương pháp nén. Trong miền tần số, dữ liệu không được nhúng trực tiếp vào các hình ảnh điểm ảnh. Cái này kỹ thuật là ít hơn dễ bị tổn thương ĐẾN phân tích mật tấn công bởi vì Nó có cao

ICMSE 2020

Journal of Physics: Conference Series

IOP Publishing doi:10.1088/1742-6596/1918/4/042141

1918 (2021) 042141 Phát hiện thay đổi cảnh video dựa trên phân tích biểu đồ để

ẩn thông báo

M Fuad * , F Ernawan và LJ Hui

Khoa Máy tính, Trường Khoa học Máy tính và Ứng dụng, Đại học Malaysia Pahang, 26600 Pekan, Pahang Darul Makmur, Malaysia

* Tác giả tương ứng: fuadbabdullah@gmail.com

Trừu tượng Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ internet đã làm tăng đáng kể cơ hội cho

việc liên lạc bí mật Hầu hết các truyền thông thực hiện phương pháp nén trong các ứng dụng

kỹ thuật số do truyền dữ liệu nhanh trong băng thông hạn chế Ngoài ra, thông tin có thể được thay đổi bởi bên thứ ba trong giao tiếp Bài viết này đề xuất một kỹ thuật ẩn mới bằng cách sửa đổi các hệ số DCT trong các khung hình video Các thay đổi cảnh của dữ liệu video được xác định dựa trên phân tích biểu đồ cho các vị trí ẩn Thay đổi cảnh giữa các khung hình video được phát hiện bằng cách đo sự khác biệt đáng kể của phân tích biểu đồ Kỹ thuật ẩn được đề xuất trong video cũng được đánh giá dựa trên nén MPEG-4 Các kết quả thử nghiệm cho thấy

sơ đồ đề xuất đạt được độ khó nhận biết cao với độ méo hình ảnh tối thiểu đối với chất lượng video Sơ đồ ẩn được đề xuất cũng có thể khôi phục dữ liệu được ẩn từ tệp nén băng hình Các kết quả trình diễn cái đó các trích xuất ẩn giấu tin nhắn là có thể ĐẾN kháng cự chống lại MPEG nén

1 Giới thiệu

Internet có luôn luôn là các hầu hết phổ biến đã sử dụng trung bình ĐẾN chuyển khoản có giá trị lớn thông tin giữa người dùng Thông tin có giá trị có thể bị thay đổi hoặc bị mất bởi bên thứ ba trong quá trình giao tiếp Dữ liệu ẩn sẽ cung cấp một cách bảo mật cao mà không bị rò rỉ cho bất kỳ người dùng hoặc tin tặc được ủy quyền nào, Video steganography là một của che giấu kỹ thuật TRONG giao tiếp qua trốn có giá trị lớn thông tin TRONG video dữ liệu [1] Dữ liệu trốn kỹ thuật Có thể giúp đỡ người dùng ĐẾN nhúng bí mật dữ liệu bên trong Một che phủ sự vật mà không có sự tồn tại của dữ liệu bí mật được thực hiện Các kỹ thuật ghi video được phát triển để sử dụng cho việc truyền dữ liệu mà người khác không thể nhận biết được và chống lại các cuộc tấn công từ bất kỳ bên trái phép nào [2]

Dữ liệu bí mật như văn bản, âm thanh, hình ảnh hoặc video có thể được nhúng để liên lạc Video là một của các phổ biến che phủ phương tiện truyền thông cái đó có là rộng rãi đã sử dụng TRONG giao tiếp Video là sự kết hợp giữa âm thanh và tập hợp các hình ảnh theo trình tự; nó có dung lượng lớn để

ẩn dữ liệu Video cung cấp một vùng dự phòng lớn có thể được sử dụng để ẩn dữ liệu Do đó, kỹ thuật giấu tin video trở thành một kỹ thuật phổ biến để che giấu tin nhắn

Hầu hết băng hình kỹ thuật giấu tin kỹ thuật chi trả chú ý ĐẾN sản xuất cao không thể nhận thấy kết quả TRONG ẩn video, các tin nhắn phải là nhúng TRONG các cụ thể khung không có ảnh hưởng đến các chất lượng của video [3] Steganography video cho phép một lượng lớn thông điệp được nhúng trong video và dữ liệu ẩn không thể nhận thấy bằng mắt người [4-6] Steganography có thể được thực hiện trong các lĩnh vực tần số và không gian Trong miền không gian, thông báo được mã hóa bằng cách thay đổi trực tiếp giá trị pixel Các trốn dữ liệu dựa trên TRÊN không gian lãnh địa sẽ sản xuất cao không thể nhận thấy TRONG cái này kỹ thuật, các dữ liệu ẩn trong đối tượng stego có thể bị ảnh hưởng bằng cách thêm nhiễu Dữ liệu ẩn trong miền không gian sẽ bị hủy do phương pháp nén Trong miền tần số, dữ liệu không được nhúng trực tiếp vào các hình ảnh điểm ảnh Cái này kỹ thuật là ít hơn dễ bị tổn thương ĐẾN phân tích mật tấn công bởi vì Nó có cao



N

2



ICMSE 2020

Journal of Physics: Conference Series

IOP Publishing doi:10.1088/1742-6596/1918/4/042141

1918 (2021) 042141

2



n

bảo vệ quá hạn ĐẾN của nó sự phức tạp của trốn các tin nhắn Bên cạnh đó cái đó, trốn dữ liệu TRONG các Tính thường xuyên miền có khả năng tạo ra thông báo mạnh mẽ, nó cho phép đối tượng stego sẽ được nén trước khi truyền các dữ liệu Các hầu hết rộng rãi đã sử dụng của biến đổi lãnh địa TRONG các kỹ thuật giấu tin là rời rạc biến đổi côsin (ĐCT)

TRONG phép cộng, băng hình quá trình lây truyền luôn luôn là nén trước chuyển giao các dữ liệu Hầu hết của video hiện tại kỹ thuật giấu tin làm không thỏa mãn ĐẾN đạt được sự mạnh mẽ dưới nén phương pháp [7] Các nhà nghiên cứu điều tra các bối cảnh thay đổi TRONG các sự liên tiếp của băng hình khung vì trốn bí mật dữ liệu [số 8] Các ẩn giấu dữ liệu vào bối cảnh thay đổi có tiềm năng ĐẾN duy trì các băng hình chất lượng Các băng hình bối cảnh thay đổi có không là điều tra đầy đủ rằng dữ liệu ẩn có thể được bảo mật và mạnh mẽ chống nén phương pháp

Bài báo này trình bày một kỹ thuật ẩn mới trong sự thay đổi cảnh của khung hình video dựa trên phân tích biểu đồ Phân tích biểu đồ khác biệt giữa khung video hiện tại và khung hình tiếp theo được tính toán để xác định sự thay đổi của cảnh Các khung có giá trị chênh lệch đáng kể được chọn để ẩn tin nhắn Các đề xuất trốn cơ chế sửa đổi các đã chọn ĐCT hệ số vì trốn dữ liệu Các thay đổi cảnh của khung hình video có khả năng che giấu thông điệp và nó mang lại hiệu quả cao không thể nhận thấy

2 sơ bộ

2.1 ĐCT

Khung video đã biến đổi Biến đổi Cosine rời rạc (DCT) cho các khối không chồng lấp Các hệ số DCT bao gồm các băng con tần số cao, tần số trung bình và tần số thấp của các hệ số DCT DCT được xác định bởi:

M 1 N 1

cos

m 0 n 0

với p = 0, 1, 2, …, M - 1 và q = 0, 1, 2, …, N- 1 trong

đó

 2m _

 1

p 2

M

cos

 2 n 

1 q

2 N

(1)

 1



 P   2 , p  0  1

 q 

, q 

, p  0 , q  0

Nghịch đảo của DCT được cho

bởi:

F mn

M 1 N 1

   

P

q R

pq

 2m _  1 p

 2 n 

1 q

(3)

2.2 Sự hỗn loạn

Entropy có liên quan đến sự biến đổi cường độ và có giá trị lớn đối với các vùng đồng nhất và các giá trị nhỏ đối với đã chọn vùng [9] [10] Các Sự hỗn loạn Có thể là đã sử dụng ĐẾN ước lượng các yêu cầu chút ít của điểm ảnh ĐẾN hiện tại Nó Các thấp nhất Sự hỗn loạn giá trị có ít hơn hình ảnh thông tin ĐẾN các nhân loại thị giác hệ thống (HVS) [11] [12] entropi có là rộng rãi thực hiện ĐẾN chọn

thích hợp vị trí vì trốn dữ liệu, Vì thế Nó Có thể đạt được khả năng nhận biết cao [13] - [14] Các Sự

hỗn loạn đại diện các hầu hết có ý nghĩa kết cấu của các hình ảnh điểm ảnh Entropy được xác định qua:

E    r tôi đăng nhập ( r tôi )

i 1

(4)

trong đó i = 1,2, …, n E đại diện cho giá trị entropy, r i đại diện cho xác suất xảy ra của một sự kiện i

n

ICMSE 2020

Journal of Physics: Conference Series

IOP Publishing doi:10.1088/1742-6596/1918/4/042141

1918 (2021) 042141

3

w it h 0 ≤ r ≤ 1 Và  tôi _ 1

i 1

3 Đề xuất Cơ chế

Các thử nghiệm sử dụng năm video [15] với định dạng avi để kiểm tra lược đồ được đề xuất Sơ đồ khối của sơ đồ ẩn được đề xuất được hiển thị trong Hình 1 Sự thay đổi cảnh của khung hình video được phát hiện bằng cách ước tính phân tích biểu đồ khác nhau của từng khung hình video như trong

Thuật toán 1

Hình 1 Sơ đồ khối của sơ đồ ẩn được đề xuất

MỘT băng hình là đã chia ra vào trong Một sự liên tiếp của băng hình khung Sau đó, các biểu đồ Phân tích là thực hiện ĐẾN tìm cảnh thay đổi của băng hình khung Các có ý nghĩa sự khác biệt giữa biểu đồ của các nguyên bản băng hình khung và biểu đồ của khung video tiếp theo Các khung video

có số lần thay đổi cảnh cao nhất trên các khối phụ được chọn để ẩn dữ liệu Các khung video đã chọn được tính toán bằng entropy để xác định vị trí ẩn dữ liệu Vị trí tọa độ của các khối con có entropy thấp nhất được lưu vào trong Một cơ sở dữ liệu Các tiểu khối của các băng hình khung cái đó có thấp nhất Sự hỗn loạn là tính toán qua DCT để có được các hệ số DCT Việc ẩn dữ liệu được đề xuất được thực hiện bằng cách tuân theo Thuật toán 3 Do đó, hãy thực hiện nghịch đảo ĐCT vì các đã chọn tiểu khối Và hợp nhất các tiểu khối vào trong băng hình khung Sau đó, hợp nhất tất cả các khung hình video để có được video-stego

Thuật toán 1 : Phát hiện thay đổi

cảnh Bước 1: Đọc tệp video

Bước 2: Chia video thành một chuỗi các khung hình video, mỗi thành phần của khung hình video bao gồm

kênh màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương

Bước 3: Tìm sự khác biệt về biểu đồ giữa khung hình video hiện tại và khung hình video tiếp theo

dR = chênh lệch (R i,1 – R

i+1, 1 ) dG = chênh lệch (R

i,2 – R i+1, 2 ) dB = chênh

lệch (R i,3 – R i+1, 3 )

Âm lượng = dR + dG + dB

tôi ở đâu biểu thị là khung video hiện tại và R i+1 đại diện cho khung hình video tiếp theo Bước 4: Tính toán chênh lệch biểu đồ tổng thể từ i = 1 đến i = T - 1, trong đó T là khung hình video cuối cùng Bước 5: Tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của Dhist

Ý nghĩa của sự khác biệt

N

N i 1

i

D lịch sử

(5)

Độ lệch chuẩn   1 N

Tiếng Đức tôi 

N

(6)

Ngưỡng

i 1

    * Một , Ở đâu Một  2

(7)

IOP Publishing ICMSE 2020

Bước 6: So sánh ngưỡng với Dhist

nếu Dhist > Ngưỡng

R i+1 được đánh dấu là khung thay đổi cảnh Kết thúc

Bước 7: Sắp xếp khung video có khung thay đổi cảnh , chênh lệch biểu đồ cao nhất và lưu vào cơ

sở dữ liệu

3.1 Ẩn Dữ liệu

Việc ẩn dữ liệu vào video được thảo luận trong thuật toán sau Bước

1: Đọc tệp video

Bước 2: Chọn khung hình video có khung hình thay đổi cảnh , chênh lệch histogram cao nhất

từ cơ sở dữ liệu

Bước 3: Chuyển khung hình đã chọn thành YCbCr, sau đó chọn kênh Y

Bước 4: Chia khung hình video đã chọn thành 2×2 pixel, sau đó tính toán bằng phương pháp

entropy Bước 5: Sắp xếp hình ảnh khối con theo giá trị entropy thấp nhất, sau đó lưu tọa độ của các

khối phụ được chọn vào cơ sở dữ liệu

Bước 6: Thực hiện DCT trên từng khối con đã chọn, nhúng các bit thông báo vào các khối con đã

chọn bằng Thuật toán 2

Thuật toán 2 : Ẩn dữ liệu

Đầu vào: A= G (1,2), B= G (2,1), a

Đầu ra : Khối con nhúng

Nếu tin nhắn (i) ==1

Nếu abs(A) < abs

(B) C = b

B = MỘT

Một = C + một

khác

A = A +

một B =

B

kết thúc

khác nếu tin nhắn(i)

== 0 Nếu abs(A) <

abs(B)

một = một

B = B + một

kết thúc

khác

C =

AA =

B

B = C + một

kết thúc

trong đó A biểu thị hệ số DCT của G (1,2), B biểu thị bằng hệ số DCT của G (2,1) và a là hệ số tỷ

lệ thu được từ Thuật toán 3

Bước 7: Thực hiện đảo ngược DCT trên khối phụ đã chọn

Bước 8: Chuyển đổi khung video nhúng thành kênh RGB

Bước 9: Hợp nhất tất cả các khung hình video để thu được

video stego

Thuật toán 3: Ngưỡng

Đầu vào: A = G (1,2), B = G (2,1), T

IOP Publishing ICMSE 2020

Kết quả:

a Nếu A <

0

một = -1 * T

ngược lại nếu A >

0 một = 1 * T

kết thúc

nếu B < 0

a = -1 *

T ngược lại

nếu B > 0

một = 1 * T

kết thúc

trong đó T là ngưỡng do người dùng xác định và lượng T được điều tra để đạt được chất lượng video

cao và ngăn thông tin nhúng trong DCT khối

3.2 Trích xuất dữ liệu ẩn

Việc trích xuất thông báo ẩn được thảo luận trong Thuật toán 4 như sau:

Thuật toán 4 : Trích xuất dữ liệu

Đầu vào: Stego-video, tọa độ của các khung và khối phụ đã chọn

Đầu ra : khôi phục tin nhắn

Bước 1: Chia video thành một chuỗi các khung hình video

Bước 2: Chọn khung hình video theo cơ sở dữ liệu

Bước 3: Chọn ảnh khối con dựa trên tọa độ của khối con được chọn

trong cơ sở dữ liệu

Bước 4: Biến đổi khối con được chọn bằng DCT hai chiều Bước 5: So

sánh hệ số DCT của G (1,2) và G (2,1) như sau:

Nếu abs ( G (1,2)) < abs ( G (2,1)) Message_recovery(i) =

0 khác Message_recovery(i) = 1

kết thúc

Nếu các hệ số DCT của G (1,2) thấp hơn G (2,1) thì bit thông báo là 0, nếu không thì bit thông báo là 1

3.3 Đánh giá của quay-video

Stego-video được đánh giá bằng chỉ số Structural SIMilarity (SSIM) và Tỷ lệ chấp nhận thực (TAR)

để đo khả năng không thể nhận thấy và khả năng phục hồi thông báo theo phương pháp nén Chỉ số SSIM được xác định bởi:

SSIM ( x , y )  (2 x  y  c 1 )(2 x 

y  c2 _ ) (  2  2 c )(

 2  2 c )

(số 8)

MSIM  1 S

S k 1 SSIM ( k

)

(9)

trong đó S đại diện cho số thứ tự của khung hình video đã chọn x _ là giá trị trung bình trên một cửa sổ trong ảnh x , μ y là các nghĩa là qua Một cửa sổ TRONG hình ảnh y Và c 1 , c2 _ là hằng số TAR là

đã sử dụng ĐẾN ước lượng các tính đúng đắn của các tin nhắn hồi phục so ĐẾN các nguyên bản tin nhắn TAR là sử dụng ĐẾN định lượng các sự đúng đắn sau đó nhân vật cái đó có là ẩn giấu vào trong các băng hình dưới nén phương pháp TAR Có thể là xác định qua:

TAR  Đã sửa _ bit N

(10)

4 Kết quả thực nghiệm

Các thí nghiệm đã được tiến hành để che giấu tin nhắn với số lượng kích thước tin nhắn khác nhau Lược đồ đề xuất đã được thử nghiệm với lượng tin nhắn là 500 ký tự, 1000 ký tự và

1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

Result Obtained From MPEG-4

True Acceptance Rate for 500 texts

True Acceptance Rate for 1000 texts

T

2610 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54

2000 ký tự Lược đồ đề xuất được so sánh với dữ liệu ẩn hiện có là Dữ liệu ngẫu nhiên Băng hình khung sử dụng LSB (RC-LSB) Và Bối cảnh Thay đổi Khung phát hiện Và LSB (SCĐ- LSB) Kết quả thực nghiệm của sơ đồ ẩn được đề xuất được liệt kê trong Bảng 1

Bảng 1 So sánh giá trị SSIM từ video stego sử dụng sơ đồ của RC-LSB, SCD-LSB và sơ đồ được

đề xuất

Theo Bảng 1, phương án đề xuất đạt được giá trị SSIM thấp hơn một chút so với các phương án khác Steganography video được đề xuất được thiết kế để mạnh mẽ dưới dạng nén video Nén

MPEG-4 được chọn để kiểm tra thông báo ẩn được đề xuất MPEG-MPEG-4 đã được triển khai rộng rãi trong các ứng dụng đa phương tiện Các thí nghiệm điều tra cường độ nhúng để ẩn tin nhắn theo thứ tự ĐẾN đạt được MỘT tối ưu thăng bằng giữa băng hình chất lượng Và sức chống cự chống lại nén phương pháp

Các thí nghiệm tăng dần cường độ nhúng T theo phương pháp nén Cường độ nhúng tối ưu để ẩn

thông báo được hiển thị trong Hình 2

Hình 2 TAR thu được từ lượng tin nhắn ẩn khác nhau dưới dạng nén MPEG-4 Hình 2 cho thấy

TAR với lượng tin nhắn ẩn khác nhau bằng cách tăng mức nhúng

sức mạnh t từ 2 ĐẾN 54 Dựa trên TRÊN các kết quả, các tác giả định nghĩa các tối ưu nhúng sức mạnh T = 44 Kết quả giá trị TAR dưới dạng nén MPEG-4 được thể hiện trong Bảng 2.

Bảng 2 So sánh giá trị TAR cho số lượng tin nhắn ẩn khác nhau dưới dạng nén MPEG-4

Đề án của RC-LSB Đề án của SCD-LSB Đề án đề xuất Tệp văn bản

giới thiệu ĐẾN Bàn 2, Nó trình diễn Một có ý nghĩa sự khác biệt giữa các đề xuất cơ chế Và khác lược đồ đặc biệt là các phương pháp LSB Ẩn dữ liệu bằng phương pháp LSB không chống nén Thông báo ẩn đã bị hủy khi video stego được nén bởi MPEG-4 Các

IOP Publishing ICMSE 2020

đề xuất cơ chế thể hiện cái đó Nó Có thể đạt được Tốt không thể nhận thấy với SSIM giá trị của Về 0,992 để ẩn tin nhắn 2000 ký tự và khả năng chống nén với giá trị TAR khoảng 1

5 Phần kết luận

Bài báo này đã đề xuất một thông điệp ẩn mới trong sự thay đổi cảnh video dựa trên phân tích biểu đồ Thông báo đã được che giấu bằng cách kiểm tra các hệ số DCT đã chọn Các khung hình video có thay đổi cảnh đã được chọn dựa trên phân tích biểu đồ khác nhau Đề án đề xuất đã được thử nghiệm dưới MPEG-4 nén Các cơ chế đã từng là đánh giá qua trốn tin nhắn với khác biệt lượng dữ liệu ẩn Các kết quả thực nghiệm chứng minh rằng bản tin ẩn được đề xuất đạt được độ tin cậy cao dưới dạng nén MPEG Tin nhắn được trích xuất dưới dạng nén MPEG-4 đạt tỷ lệ chấp nhận cao của tin nhắn được phục hồi Sơ đồ được đề xuất có thể duy trì chất lượng video với giá trị SSIM khoảng 0,992

Sự nhìn nhận

Công trình này được hỗ trợ bởi Chương trình tài trợ nghiên cứu cơ bản (FRGS), Bộ Giáo dục,

Malaysia theo Khoản tài trợ số FRGS/1/2018/ICT04/UMP/02/2 và RDU190117

Người giới thiệu

[1] Sahar A 2016 điện Tiếng Anh 70 380

[2] Wafaa MA, Abdul MS, Rahmab AS KP 2014 Máy tính điện Tiếng Anh 40 1390

[3] Ng KH, Liew SC, Ernawan F 2020 Int J Adv Điện toán Khoa học ứng dụng 11 222

[4] Anderson RJ và Petitcolas FAP 1998 IEEE J Sel Khu vực cộng đồng 16 474

[5] Dasgupta K Mondal JK và Dutta P 2013 Procedia Technol 10 131

[6] Nasreen SM, Jalewal G và Sutradhar S 2015 Int J Máy tính Tiếng Anh độ phân giải 10 2250

[7] Fuad M và Ernawan F 2020 Bull điện Tiếng Anh Thông báo 9 1015-1023

[8] Fuad M và Ernawan F 2019 Quốc tế J Khoa học công nghệ độ phân giải số 8 761

[9] Sravanthi M, Devi M Riyazoddin S và Reddy M 2012 Quả cầu J Máy tính 12 1

[10] Swetha V, Prajith V, Kshema V 2015 Int J Máy tính Khoa học Tiếng Anh công nghệ 5 206

[11] Ernawan F, Kabir MN, Fadli M và Mustaffa Z 2017 2nd Int Conf Khoa học Technol.-Comput 6

[12] Ernawan F 2019 Quốc tế J Điện Điện toán Tiếng Anh 9 1850

[13] Ernawan F và Ariatmanto D 2019 Quốc tế J Điện Điện toán Tiếng Anh 9 2185

[14] Ernawan F và Kabir MN 2018 IEEE 14th Int thông tục Quá trình tín hiệu ứng dụng 221

[12] Phương tiện thử nghiệm video (bộ sưu tập của derf) 2018 Có sẵn:

https://media.xiph.org/video/derf/

7