【摘 要】
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随着视频拍摄设备的普及以及视频编辑软件的出现,越来越多的视频内容充斥在人们的生活中而视频编辑的门槛也越来越低。有一些不法分子会通过篡改视频的内容,把这些篡改视频加以传播,这会影响社会稳定。数字视频已经可以作为呈堂电子证据,若不能保证其原始性将严重危害司法秩序。由于视频如果经历过篡改,必然也会经历双次压缩,所以视频双压缩检测技术的研究对视频取证研究具有重要意义。本文主要研究GOP非对齐的视频双压缩检
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随着视频拍摄设备的普及以及视频编辑软件的出现,越来越多的视频内容充斥在人们的生活中而视频编辑的门槛也越来越低。有一些不法分子会通过篡改视频的内容,把这些篡改视频加以传播,这会影响社会稳定。数字视频已经可以作为呈堂电子证据,若不能保证其原始性将严重危害司法秩序。由于视频如果经历过篡改,必然也会经历双次压缩,所以视频双压缩检测技术的研究对视频取证研究具有重要意义。本文主要研究GOP非对齐的视频双压缩检测。目前该方向的检测算法大多针对于MPEG-2或MPEG-4等经典的视频编码标准,而不适用于当下最为流行的H.264视频。而仅有的两个可适用于H.264标准的检测算法对具有运动前景的视频检测性能较差。目前该领域还存在很多难题尚未解决。本文的主要创新工作如下:1)本文首先提出了基于背景区域预测残差分布（PRBR,Prediction Residual of Background Region）异常模式H.264视频双压缩检测算法。该算法首先利用VIBE前景提取算法区分视频每一帧的运动前景和运动背景,并提取背景区域的预测残差,将其转变为PRBR特征。之后利用Jenson-Shannon散度表征相邻帧之间的PRBR特征差异,通过降噪之后,采用时域分析的方法,分析最终特征序列的周期性并判断视频是否经历双压缩,对双压缩视频进一步估计GOP大小。实验表明,本文实验结果在双压缩痕迹检测方面优于目前该领域内的其他检测算法。2)本文还提出了基于残差局部二值模式的H.264视频双压缩检测算法。该算法首先提取视频每一帧的预测残差,然后利用旋转不变式LBP算子转变为LBPPR（Local Binary Pattern of Prediction Residual）特征,并用Jenson-Shannon散度表征相邻帧之间的LBPPR特征差异,通过降噪之后,采用时域分析的方法,分析最终特征序列的周期性并判断视频是否经历双压缩,对双压缩视频进一步估计GOP大小。实验表明该算法在不同的视频内容有较好的鲁棒性,尤其是针对一些抖动视频、有缩放的视频表现出良好的稳定性,优于其他算法。本文研究算法具有良好的检测准确性和实用性,可应用于司法数字视频取证、医学数字视频鉴定等领域。
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