【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及和多媒體產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,數(shù)字視頻逐漸占據(jù)了我們生活的很大一部分,同時也是司法證據(jù)的一個重要部分。然而隨著大量功能強大的視頻編輯軟件的出現(xiàn),人們可以根據(jù)目的隨意地篡改視頻。一些難辨的惡意篡改視頻的流傳,嚴重影響了社會安定,阻礙了司法取證工作,因此數(shù)字視頻取證技術(shù)應(yīng)運而生。因為被篡改過的視頻肯定經(jīng)歷過重壓縮,所以視頻重壓縮取證技術(shù)是數(shù)字視頻取證技術(shù)的一個重要分支。HEVC(High Efficient Video Coding)是在2013年被提出的新一代視頻編碼標準。相比較于舊編碼標準H.264,它的編碼效率更高,且能更好地支持高分辨率視頻。本文通過深入研究HEVC的編碼核心技術(shù),從HEVC預測過程的角度,全面比較分析了不同碼率下單壓視頻和重壓視頻的特征差異,在此基礎(chǔ)上提出了兩個性能優(yōu)越的HEVC視頻重壓縮取證算法。(1)本文提出了不同碼率下基于預測單元(PU)類型的HEVC視頻重壓縮取證算法。首先通過分析HEVC標準下的四叉樹劃分算法,提取所有視頻圖像組(Group of Picture,GOP)內(nèi)首個 P幀的預測單元(Prediction Unit,PU)劃分類型,然后統(tǒng)計25種PU劃分類型的直方圖作為檢測重壓縮視頻的分類特征(the Histogram of PU Partitioning,HPP),最后將特征HPP送到支持向量機進行模型訓練和測試。實驗結(jié)果表明該算法不僅具有很高的分類準確率,同時對幀刪除、幀內(nèi)復制-粘貼和GOP結(jié)構(gòu)變化這三種攻擊具有強魯棒性。(2)本文提出了不同碼率下基于預測過程的HEVC視頻重壓縮取證算法。通過全面地分析HEVC的編碼預測過程,發(fā)現(xiàn)重壓縮對預測過程中的五種預測變量的影響較大,分別為:Ⅰ幀編碼單元(Coding Unit,CU)劃分類型,Ⅰ幀PU劃分類型,Ⅰ幀幀內(nèi)預測模式,P幀CU劃分類型,P幀PU劃分類型。首先在視頻解碼流中提取這五種變量,然后分別統(tǒng)計它們的概率矩陣作為單項預測特征,同時采用三種角度的特征融合方法:Ⅰ幀系列的特征融合,P幀系列的特征融合和所有預測特征融合。最后將五種單項預測特征和三種融合特征分別送到支持向量機中,從而完成分類。實驗結(jié)果表明這五種單項預測特征都是有效的,它們都能區(qū)分開HEVC單雙壓視頻,而采用特征融合的方法能增強特征的表現(xiàn)力,進一步提高分類準確率。另外,本文還測試了所提算法抵抗幀刪除,幀內(nèi)復制-粘貼和GOP結(jié)構(gòu)變化攻擊的魯棒性,結(jié)果表明所提算法的魯棒性非常強。通過與過去優(yōu)秀的視頻重壓縮檢測算法進行對比,驗證了本文提出的算法在重壓縮視頻檢測率和抗攻擊魯棒性兩方面均具有較大的優(yōu)越性。
【圖文】：

護士被打剪接視頻截圖

圖１－２視頻取證技術(shù)分類逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－２邋Ｔｈｅ邋ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｖｉｄｅｏ邋ｆｏｒｅｎｓｉｃｓ邋ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．逡逑
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN919.81

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王琬;蔣興浩;孫錟鋒;;基于首位數(shù)字特征的雙重MPEG壓縮檢測算法[J];電子與信息學報;2012年12期

2 劉連山,李人厚,高琦;視頻數(shù)字水印技術(shù)綜述[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學學報;2005年03期

3 葉登攀,戴躍偉,王執(zhí)銓;視頻水印技術(shù)研究綜述[J];計算機工程與應(yīng)用;2005年01期

相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 賈瑞時;針對最新一代編碼標準HEVC的視頻重壓縮取證算法研究[D];北京交通大學;2018年

2 楊賢;基于PU劃分模式的HEVC轉(zhuǎn)碼重壓縮檢測算法研究[D];北京交通大學;2018年

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本文編號：2651947