在视频信号处理领域，隐写分析（Steganalysis）是一门研究如何检测、分析及提取隐秘信息（隐写术）的技术。视频隐写术通常利用视频编码过程中的某些特性来隐藏数据，从而达到不被轻易发现的目的。帧内预测模式标定（Intra Prediction Mode Calibration）是一种有效的视频隐写方法，其基本原理是在H.264等视频编码标准中，通过改变帧内编码模式（Intra Prediction Mode，IPM）来隐藏信息。
H.264视频隐写算法是通过在视频编码过程中对块（block）的帧内预测模式进行调制，从而达到隐藏信息的目的。这种算法的优点是计算复杂度低，容量大，且具有较高的安全性。然而，现有的基于帧内预测模式的隐写算法往往采用非最优选择规则来修改IPM，这种做法违背了编码原则。基于帧内预测模式标定的视频隐写分析方法，正是针对这一弱点提出。
在基于帧内预测模式标定的视频隐写分析中，研究者们提出了一种基于校准（calibration）的视频隐写分析方案。该方案提取了帧内预测模式校准（Intra Prediction Mode Calibration, IPMC）特征，用来检测基于帧内预测模式的隐写行为。这种IPMC特征具有很低的维度，并且对非最优帧内预测模式的存在非常敏感。更进一步，校准参数是直接从视频流中获得的，从而避免了估计错误的校准参数的问题。
在分析中，研究者们通过实验发现，当视频序列中嵌入了隐写信息时，其帧内预测模式会表现出与正常编码不同的统计特性。通过对这些统计特性进行分析和建模，可以设计出能够有效检测隐写信息的算法。对于基于帧内预测模式的隐写分析来说，关键在于如何从视频数据中提取出能够反映隐写过程的特征，然后通过一定的分析方法来判断是否存在隐写行为。
此外，基于帧内预测模式标定的视频隐写分析方法在实际应用中还需要考虑误报率和漏报率的问题。误报率是指将正常的、没有隐写信息的视频错误地判断为含有隐写信息的情况；而漏报率则是指实际含有隐写信息的视频未能检测出来的比率。为了提高隐写分析的准确性和实用性，研究人员需要不断优化检测算法，以降低误报率和漏报率。
在实际的操作过程中，可能还涉及其他技术问题，例如如何处理视频信号的压缩和预处理对分析结果的影响，以及如何设计校准方案以提高检测的鲁棒性等。这些都需要在进一步的研究中加以解决。
总结来说，基于帧内预测模式标定的视频隐写分析是一种新的检测方法，它专注于利用帧内预测模式的异常表现来揭示隐写行为的存在。该技术可应用于视频版权保护、内容鉴证、网络监控等多个领域，对保护数字内容的安全具有重要的意义。
