本文選題：數(shù)字視頻被動(dòng)取證 + 幀間篡改�。� 參考：《北京交通大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的蓬勃發(fā)展,數(shù)字視頻應(yīng)用范圍越來越廣泛。數(shù)字視頻內(nèi)容真實(shí)性問題日益嚴(yán)峻,許多功能強(qiáng)大的軟件輕易編輯和篡改的視頻效果十分逼真,公眾無法簡單判斷視頻內(nèi)容的真?zhèn)�。關(guān)系到社會(huì)公平和穩(wěn)定的數(shù)字視頻內(nèi)容真實(shí)性的鑒定成為一個(gè)亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題,數(shù)字視頻取證技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)字視頻取證技術(shù)分為主動(dòng)取證和被動(dòng)取證兩種,被動(dòng)取證技術(shù)無需預(yù)先在視頻載體中嵌入認(rèn)證信息,僅需依靠視頻自身數(shù)據(jù)特征可實(shí)現(xiàn)認(rèn)證,具有更高的實(shí)用價(jià)值,成為近年來信息安全領(lǐng)域一個(gè)重要研究課題。在各種篡改手段中,數(shù)字視頻幀間篡改容易操作、最為常見,因此對幀間篡改進(jìn)行有效檢測是數(shù)字視頻被動(dòng)取證領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。另一方面,篡改視頻必然經(jīng)歷過重壓縮,重壓縮檢測是數(shù)字視頻被動(dòng)取證領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。深入分析和研究視頻幀間篡改取證技術(shù)和重壓縮取證技術(shù)具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作包括以下四個(gè)方面。1.針對改善幀間篡改視頻檢測精度的問題,提出了兩種視頻幀間篡改取證算法。鑒于幀間篡改操作導(dǎo)致篡改點(diǎn)相鄰兩幀的圖像內(nèi)容相關(guān)性降低,構(gòu)造了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)相關(guān)系數(shù)的商特征和結(jié)構(gòu)相似度均值(Mean of Structural Similarity,MSSIM)的商特征來表征圖像內(nèi)容相關(guān)性的變化,利用切比雪夫不等式和閾值法檢測異常峰值,實(shí)現(xiàn)了對幀間篡改視頻的檢測及篡改點(diǎn)定位。2.針對視覺難以鑒別的幀間篡改視頻的檢測精度問題,構(gòu)造了運(yùn)動(dòng)矢量金字塔(Motion Vector Pyramid,MVP)特征和后處理MVP特征,提出了兩種視頻幀間篡改取證算法。MVP將運(yùn)動(dòng)矢量模塊和圖像金字塔相結(jié)合抓住視頻相鄰兩幀之間內(nèi)容的細(xì)微變化,精確地反映了兩幀之間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系。再對MVP特征進(jìn)行去均值、累加、直方圖統(tǒng)計(jì)的后處理,充分利用幀間篡改遺留的痕跡,提高了算法對原始視頻、幀刪除視頻和幀復(fù)制視頻的分類能力。3.針對數(shù)字視頻被動(dòng)取證領(lǐng)域中相同量化參數(shù)下的重壓縮取證問題,提出了一種相同量化參數(shù)下的H.264/AVC視頻多重壓縮取證算法。以相鄰三次壓縮間不同量化DCT系數(shù)的比率差構(gòu)建了含有四分位數(shù)的特征集,作為支持向量機(jī)的輸入,實(shí)現(xiàn)了對單次壓縮視頻和多重壓縮視頻的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法有高分類精度,對復(fù)制/粘貼攻擊和幀刪除攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。4.針對最新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC的重壓縮取證問題,提出了一種不同碼率下的HEVC視頻重壓縮取證算法。將HEVC視頻中Ⅰ幀預(yù)測單元(Prediction Unit,PU)劃分類型的塊數(shù)目特征和量化DCT系數(shù)的首位數(shù)字概率分布特征結(jié)合構(gòu)成融合特征,更全面地反映了重壓縮對視頻數(shù)據(jù)的影響,更好地判定視頻的壓縮歷史。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能有效區(qū)分HEVC單次壓縮視頻和HEVC雙重壓縮視頻。論文以篡改點(diǎn)突變特性為基礎(chǔ),從構(gòu)造反映圖像內(nèi)容信息的LBP相關(guān)系數(shù)商特征和MSSIM商特征延展到構(gòu)造反映兩幀之間內(nèi)容細(xì)微變化的MVP特征,結(jié)合切比雪夫不等式和廣義ESD檢驗(yàn)對視頻幀間篡改取證算法進(jìn)行了研究。另外以壓縮編碼有損特性為基礎(chǔ),從廣泛使用的H.264/AVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的重壓縮取證擴(kuò)展到最新編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC的重壓縮取證,為視頻重壓縮取證技術(shù)的研究提供了多種思路。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and multimedia technology, the application range of digital video is becoming more and more extensive. The problem of the authenticity of digital video content is becoming more and more serious. Many powerful software editors and tampering are very realistic. The public can not simply judge the authenticity of the video content. It is related to the social fairness and stability of the digital view. The identification of the authenticity of frequency content has become a real problem to be solved urgently. The digital video forensics technology emerges as the times require. The digital video forensics technology is divided into two kinds of active forensics and passive forensics. The passive forensic technology needs not to embed the authentication information in the video carrier in advance. It only needs to rely on the feature of the video's own data to achieve the authentication. The practical value has become an important research topic in the field of information security in recent years. In various tampering means, digital video interframe tampering is easy to operate and is most common. Therefore, effective detection of interframe tampering is the key problem in the field of digital video passive forensics. The other side, tampering video must undergo heavy compression and pressure shrinkage check. Testing is a hot topic in the field of digital video passive forensics. It is of great theoretical significance and practical application value to analyze and study video interframe forensics and recompression technology. The main innovative work of this paper includes the following four aspects: the problem of improving the accuracy of video interframe tamper modification by.1., two Since the interframe tamper operation leads to the decrease of the correlation of two adjacent frames, the quotient features of the local two value mode (Local Binary Pattern, LBP) correlation coefficient and the quotient feature of the structural similarity degree (Mean of Structural Similarity, MSSIM) are constructed to characterize the correlation of the content of the image. By using Chebyshev inequality and threshold method, the detection accuracy of interframe tamper video detection and tamper location.2. is realized. The motion vector Pyramid (Motion Vector Pyramid, MVP) features and post-processing MVP features are constructed, and two kinds of video are proposed. Inter frame tampering and forensics algorithm.MVP combines motion vector module and image Pyramid to capture the subtle changes in the content between two frames of adjacent frames and accurately reflects the motion relationship between the two frames. Then the MVP features are processed by means of averaging, accumulating, histogram statistics, and making full use of the traces left by interframe tampering to improve the algorithm pair The classification ability of original video, frame deleting video and frame copy video.3. aims at the problem of heavy compression and forensics under the same quantization parameters in the field of digital video passive forensics. A multiple compression proof algorithm for H.264/AVC video under the same quantization parameters is proposed. The ratio difference quantization of DCT coefficients between adjacent three times compression is constructed. With four quantile feature sets, the classification of single compression video and multiple compressed video is implemented as the input of support vector machine. The experimental results show that the proposed algorithm has high classification accuracy, strong robustness to copy / paste attacks and frame deleting attacks, and.4. for the latest generation video coding standard HEVC In this paper, a HEVC video recompression algorithm under different bit rate is proposed, which combines the block number feature of Prediction Unit (PU) in HEVC video and the first digital probability distribution characteristic of quantized DCT coefficient to form the fusion feature, and the effect of heavy compression on video data is reflected more comprehensively, and it is better judged. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively distinguish HEVC single compression video and HEVC dual compression video. Based on the mutation characteristics of tamper points, the paper constructs the MVP features of the LBP correlation coefficient quotient features and the MSSIM quotient features that reflect the content information of the image to the MVP features of the subtle changes in the content between the two frames of the antireflection frame. Combining the Chebyshev inequality and the generalized ESD test, the video interframe forensics algorithm is studied. On the basis of the lossy feature of the compressed coding, the heavy compression evidence from the widely used H.264/AVC coding standard is extended to the recompression of the latest coding standard HEVC, which provides a variety of research for the video frequency recompression technology. Thinking.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1945514