随着H.264/SVC视频标准的出现，对于流媒体安全保护提出了新的挑战。H.264/SVC的特色在于它提供了多方面的可伸缩性：时间可伸缩性，空间可伸缩性和质量可伸缩性,比上一代H.264/AVC提供了更多层次的内容，也对媒体安全保护提出了更高的要求。本文针对H.264/SVC可伸缩性的特点，对流媒体分层感兴趣区域的水印技术进行了研究。针对感兴趣对象进行水印添加，可以增加内容保护的灵活性，减少保护开销，提高水印保护的效率。本文首先提出了一个针对流媒体可伸缩视频的分层多区域水印算法，针对H.264/SVC的编码特点，通过FMO（Flexible MacroblockOrdering）技术，实现了不同感兴趣区域的独立编码；在此基础上，可对H.264/SVC视频的不同层面上的不同感兴趣区域，分别嵌入不同的水印，实现视频内容的灵活保护，并可增加水印信息的嵌入量。对于嵌入的水印信息，通过arnold变换置乱，加强了水印的鲁棒性。在水印嵌入技术上，采用了在DCT系数的中高频分量里嵌入水印的方法，确保水印的不可见性；同时利用了量化调制水印的方法，实现了水印盲检测，增加了水印的实用性，减少了开销。对于有人脸的视频中，人脸部分的重要性要远远高于其他背景图像，本文提出了基于人脸对象检测的感兴趣区域水印算法，通过人脸检测算法，实现感兴趣区域的自动确定，并对应到FMO分区内的分块，实现人脸感兴趣区域的独立编码，可在各个基层和增强层上的不同感兴趣区域内嵌入各自不同的水印，保护人脸所在的重点区域。对于含有运动对象的视频，运动目标的价值要高于静止不动的背景图像，本文提出了基于运动对象检测的感兴趣区域水印算法，通过运动对象检测算法，实现感兴趣区域的自动确定。本文中使用了混合高斯建模，建立实时背景模型，再利用背景差分法，提取出运动对象信息，在FMO分区中设定运动对象所在区域为感兴趣区域，实现独立区域编码。在视频的基本层和增强层上的不同感兴趣区域，嵌入不同水印，达到保护运动对象的效果。对于本文提出的几种算法，都通过H264/SVC的官方测试代码JSVM9.18实现了数字水印嵌入和检测的仿真实验，并且通过模拟攻击实验，验证了方案提出的水印算法的鲁棒性，同时通过计算峰值信号噪声比PSNR，检验了水印在视频中的可视性。实验结果显示，本文提出的多个水印算法，在鲁棒性和不可感知性上有良好的性能，能抵抗一些常见的噪声和攻击。最后，论文对研究取得的成果进行了总结，并对于研究中发现但是没有很深涉及的一些方向进行了展望，可在日后更进一步的研究。