基于視頻特征QoMSSIM的幀間篡改取證算法研究.pdf

1、近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字視頻廣泛應(yīng)用于新聞、商業(yè)、金融甚至作為證據(jù)出現(xiàn)在法庭。然而，數(shù)字視頻編輯軟件的功能多樣化和操作簡單化使得篡改視頻變得越來越容易。倘若惡意篡改的視頻被不法分子獲取并使用，將會給整個社會帶來難以估量的負面影響。在眾多的篡改手段中，數(shù)字視頻的幀刪除和幀插入這兩種幀間篡改是最常見且最易操作的篡改方式之一，因而視頻幀間篡改檢測也是目前視頻取證領(lǐng)域的一個熱點和難點。
　　本論文首先深入研究了近年來經(jīng)典的

2、幾類視頻幀間篡改取證技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于視頻幀間特征QoMSSIM(quotient of mean structuralsimilarity)用于檢測視頻幀刪除和幀插入篡改的取證算法，具體工作如下:
　　提出了一種新的基于視頻特征QoMSSIM的幀間篡改取證算法。本論文將MSSIM特征引入到視頻中用于衡量視頻相鄰幀之間的相關(guān)性，然后對視頻相鄰幀的MSSIM特征進行相除、歸一化、量化和降維等處理得到最終用于視頻篡改

3、檢測的特征QoMSSIM。最后，該算法將提取的視頻特征QoMSSIM中大部分樣本放入支持向量機SVM中進行訓(xùn)練，剩余部分樣本用于測試提出算法對原始視頻和幀間篡改視頻分類的檢測率。
　　論文對提出的視頻幀間篡改檢測算法進行了大量的實驗仿真。實驗結(jié)果表明，提出的算法在對原始視頻和幀間篡改視頻的分類方面具有很高的檢測率，且計算復(fù)雜度較低，優(yōu)于基于光流特征的視頻篡改取證算法。本文算法可以進一步對幀刪除和幀插入這兩種篡改類型進行分類，檢測率