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.     

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。