基于压缩感知的视频异源篡改检测

考虑到视频序列固有噪声特征的特点,提出一种基于压缩感知的视频异源篡改检测算法。提取视频中每帧图像的噪声信息并建立噪声矩阵,通过引入压缩感知理论对噪声矩阵进行压缩,极大地降低每帧图像噪声信息的冗余度,对压缩噪声矩阵使用[cos]相似性衡量,得到帧图像间的相似度矩阵,并构造篡改度量,利用参数模型对视频的异源篡改图像进行检测。实验表明提出算法能以较小的压缩比对视频序列中的异源篡改位置进行有效检测,并得到比现有两种算法更高的篡改检测准确率。     

基于几何均值分解和结构相似度的同源视频时间域复制粘贴篡改快速检测及恢复方法

针对现有方法中篡改检测效率不高、定位不精确的问题,提出了一种基于几何均值分解(GMD)和结构相似度(SSIM)的同源视频复制-粘贴快速篡改检测及恢复的方法。首先,将视频转换为灰度图像序列。其次,将几何均值分解作为检测特征,提出了一个基于块的搜索策略来定位复制序列的起始帧。此外,算法首次将结构相似度用于度量视频两帧之间的相似度,并利用结构相似度对搜索策略得到的起始帧进行复检。由于复制视频序列对应两帧之间的相似度高于未篡改序列对应两帧之间的相似度,提出了一个基于结构相似度的从粗到精的方法来定位复制视频序列的末尾帧。最后,对视频进行恢复。与其他几种经典算法进行对比,实验结果表明,所提方法不仅能够检测经过复制-粘贴篡改操作的视频,而且能准确地定位复制-粘贴序列。此外,该方法在检测精度、召回率和检测时间上有较大提升。     

基于边缘异常与压缩跟踪的视频抠像篡改检测

近年来视频的真实性认证成为信息安全领域的一个研究热点。视频的篡改方式多种多样,为了有效判断视频中某个目标的出现是否真实,提出一种视频抠像的篡改检测方法。由于成像设备CFA插值的存在,使得像素存在一定的邻域相关性。为此,提取视频的帧序列,对图像帧进行Sobel边缘检测,计算边缘点4个方向上像素值的偏差来检测边缘点,确定异常边缘点,定位篡改区域,并对篡改区域进行学习,结合压缩跟踪算法快速查找时域上帧的篡改范围,当目标消失跟踪结束之后,在目标出现的最后一帧再次进行异常边缘检测,与最初检测到的异常区域进行对比,查看检测结果是否一致。实验结果表明,该算法大幅提高了检测效率,并且准确率较高。     

采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制粘贴篡改

目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。     

基于多尺度互信息量的数字视频帧篡改检测

针对单镜头视频时域篡改问题,提出一个以内容相似性为基础的视频篡改被动盲检测算法。通过高斯金字塔变换获得视频帧的3种尺度视觉内容,根据信息论定义相邻两帧的归一化平均互信息,采用线性组合构建多尺度归一化互信息描述子,实现相邻两帧多尺度视觉内容相似性的度量。利用局部离群点检测算法计算视觉内容相似性异常度,使用阈值法检测视频篡改位置。实验结果表明,该算法不仅能有效地检测出视频帧删除、复制以及插入3种篡改的位置,而且适用于不同编码格式视频间和同源的篡改。在检准度和检全率上优于现有的时域篡改检测算法。     

利用运动矢量进行视频篡改检测

随着高质量的数字摄像机和功能复杂的视频编辑软件的出现,对视频进行恶意篡改已变得越来越容易;同时迅速庞大的视频数据也使得利用计算机自动检测恶意篡改的需求日益迫切.针对视频恶意篡改的特点并利用帧间内容的连续性,提出通过统计视频帧间预测的运动矢量,检测视频是否被恶意篡改.首先,提取各P帧的运动矢量幅度;然后利用滑动窗口、计算窗口中各运动矢量幅度与窗口中的幅度均值的距离.由于篡改点处运动矢量的幅度与所属窗口均值的偏移较大,从而能够有效检测出篡改及其位置.同时通过改变图像组大小进行再压缩,可以进一步降低漏检概率.实验表明所提方法能够有效地检测出视频在时间轴上的篡改.     

基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测

视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段,它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式,实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法,首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量,并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明,算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改,并且提高了视频压缩的鲁棒性能,具有一定的实际应用价值.     

一种MPEG-4视频精确认证方案及实现

在MPEG-4视频中图像帧数量巨大,但帧组(GOP)的关键帧(第一帧)——Ⅰ帧图像屈指可数,数据量少。目前的视频认证方案尚不能检测突发的位错误,在细节区恢复被篡改的像素的精度也不能令人满意。为此,本文提出并实现了一种MPEG-4视频精确认证方案,通过对I帧像素进行汉明码编码,结合环面自同构和位旋转,进行篡改证明。实验表明,该方案能有效消除突发的位错误,进行像素级别的完整性认证,篡改定位效果好,恢复精度高,对精确认证具有重要的现实意义。     

用于内容认证的半脆弱可逆视频水印算法

提出了一种运用哈希函数进行MPEG-4内容认证的半脆弱可逆视频水印算法。在YUV视频进行MPEG-4编码的I帧中嵌入两个水印,一个运用哈希函数进行内容完整性验证并嵌入帧序号进行帧间篡改定位,另一个基于直流系数和低频系数用于帧内篡改定位。实验结果表明,算法能够对视频内容进行验证并实现篡改定位,且对MPEG-4压缩具有鲁棒性。另外,算法具有可逆性,能够在视频内容可信的前提下进行无损恢复。     

基于纹理特征的数字视频篡改检测

本文提出一种利用视频帧纹理特征来检测视频篡改的方法。对于一段背景静止或是运动缓慢连续变化的视频,相邻帧间的纹理特征相关性大,篡改后会一定程度上使其相关性变小,本文通过计算相邻帧灰度共生矩阵的相关性找出异常帧。该方法对视频格式无限制,适用于各种格式的视频。实验表明,该方法对相近背景下的异源帧插入、帧替换检测效果比较理想。     

使用PSNR周期特性检测视频帧率上转伪造

帧率上转（FRUC）是最常用的一种视频编辑技术,它在原始视频帧间周期性地插入新的帧,以便增加视频的帧率,这种技术经常用于两段不同帧率的视频拼接伪造中。为了减少视觉痕迹,高级的FRUC方法通常采用运动补偿的插值方式,这也带来了针对这种插值伪造检测的挑战。在本文,我们提出一种新的简单但有效的方法,可正确检测出这种伪造,并能估计出视频的原始帧率。该方法利用了FRUC算法生成的插值帧与相邻原始帧构成的视频序列再次插值重建得到的帧对在PSNR上的周期性差异。测试序列的实验结果表明本文方法检测准确率高,其中对有损压缩视频序列的测试结果进一步证实了该方法的实际使用价值。     

帧内复制粘贴视频伪造的盲检测

随着数字获取技术的发展,数字媒体文档的获取越来越方便,并已成为人们现代生活中不可缺少的组成部分。功能强大的视频编辑软件为视频复制粘贴提供了方便,因此视频伪造检测具有重大现实需求。利用传统的图像伪造检测算法逐帧对视频进行伪造检测计算量大、耗时冗长,且不能保证检测结果的时空一致性。本文提出了一种基于稠密SIFT流的帧内复制粘贴视频伪造盲检测算法。所提算法自适应地在内容最小变化位置把视频划分为多个视频段,提取每个视频段的关键帧;在关键帧利用匹配SIFT关键点定位初始疑似复制粘贴伪造区域,通过SIFT关键点和均值漂移分割区域的位置依赖关系细化疑似伪造区域;采用稠密SIFT流把关键帧检测结果过渡至非关键帧,最终实现视频的复制粘贴伪造盲检测。实验结果表明,所提视频伪造盲检测方法能够高效地检测出帧内复制粘贴的视频伪造区域。     

基于动态阈值的帧复制粘贴篡改检测

帧复制粘贴是一种常见的时域篡改方式,篡改者采用这种方式来移除视频中某段内容,如犯罪现场、犯罪证据等.针对这种篡改,已经有不少方案被提出,但是它们有两个缺点：一采用固定的阈值;二时间复杂度很高.大部分被篡改视频会经过再压缩处理,由于视频压缩基本是有损压缩,可能会导致固定阈值失去应有作用.因此,本文提出一种基于动态阈值的被动取证算法,来增强算法的鲁棒性,并且通过引入字典排序算法来缩小帧匹配时的搜索范围,成功降低了时间复杂度.文章采用精确度、召回率和平均每帧计算时间来对提出算法的性能进行评估,结果表明本算法在这三方面都优于其他算法,而且具有更好的鲁棒性.     

保留边缘与细节的压缩采样视频复原算法*

已有的压缩感知视频复原算法因过平滑效应难以保留视频帧的边缘与细节信息,对此提出一种基于混合稀疏性测量的压缩采样视频复原算法。编码端将视频序列分为关键帧与非关键帧,并使用相同的感知矩阵对帧的每块进行采样。解码端则设计了考虑局部稀疏性与全局稀疏性的混合稀疏性测量方案,并将其作为压缩感知视频复原问题的正则项;然后,通过分裂Bregman迭代算法对关键帧进行解码,并考虑视频帧间的时间相关性对非关键帧进行细化处理。基于多组仿真实验的结果表明,本算法获得了较好的视频复原精度,并具有理想的计算时间性能。     

基于排序学习的视频摘要

视频数据的急剧增加,给视频的浏览、存储、检索等应用带来一系列问题和挑战,视频摘要正是解决此类问题的一个有效途径。针对现有视频摘要算法基于约束和经验设置构造目标函数,并对帧集合进行打分带来的不确定和复杂度高等问题,提出一个基于排序学习的视频摘要生成方法。该方法把视频摘要的提取等价为视频帧对视频内容表示的相关度排序问题,利用训练集学习排序函数,使得排序靠前的是与视频相关度高的帧,用学到的排序函数对帧打分,根据分数高低选择关键帧作为视频摘要。另外,与现有方法相比,该方法是对帧而非帧集合打分,计算复杂度显著降低。通过在TVSum50数据集上测试,实验结果证实了该方法的有效性。     

基于残差帧的室内监控视频压缩算法

该文提出了一种基于残差帧的室内监控视频压缩算法。该算法是提取监控视频中相邻帧之间的残差帧,将残差矩阵对角化,传输运动数据,并在接受端根据接受到的背景参数和和残差帧运动参数,恢复出原图像帧,进而得到原监控视频文件;实验证明,该算法易于实现,且计算量小,适宜室内监控视频的压缩应用。     

基于光流的快速人体姿态估计

针对目前深度学习领域人体姿态估计算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于光流的快速人体姿态估计算法.在原算法的基础上,首先利用视频帧之间的时间相关性,将原始视频序列分为关键帧和非关键帧分别处理（相邻两关键帧之间的图像和前向关键帧组成一个视频帧组,同一视频帧组内的视频帧相似）,仅在关键帧上运用人体姿态估计算法,并通过轻量级光流场将关键帧识别结果传播到其他非关键帧.其次针对视频中运动场的动态特性,提出一种基于局部光流场的自适应关键帧检测算法,以根据视频的局部时域特性确定视频关键帧的位置.在OutdoorPose和HumanEvaI数据集上的实验结果表明,对于存在背景复杂、部件遮挡等问题的视频序列中,所提算法较原算法检测性能略有提升,检测速度平均可提升89.6%.     

基于时域统计变化检测实时分割头肩视频序列

分析了头肩视频序列的特点，提出了基于时域统计变化检测、利用多帧运动信息实时分割视频对象的方法。先选取包括当前帧在内的前连续2N帧图像，将奇数帧与偶数帧图像作差值，形成长度为Ⅳ的帧差图像序列；对每个象素点时域上的Ⅳ个帧差样本值进行分布显著性检验，判断象素点是否发生了变化；对得到的二值图像进行形态学处理，得到完整的分割结果。试验结果表明，该算法能够自动实时的分割视频对象。