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融合多特征的视频帧间篡改检测算法
被引量:
1
1
作者
肖辉
翁彬
+2 位作者
黄添强
普菡
黄则辉
《网络与信息安全学报》
2020年第1期84-93,共10页
传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征,而这些特征各自适用于某类视频,对其他视频的检测精度较低。针对这种情况,提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组,接着计算视...
传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征,而这些特征各自适用于某类视频,对其他视频的检测精度较低。针对这种情况,提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组,接着计算视频帧间连续性VQA特征,然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序,最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明,该算法提高了篡改检测精度。
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关键词
视频篡改检测
融合算法
特征选择
Adaboost二元分类
视频分组
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职称材料
题名
融合多特征的视频帧间篡改检测算法
被引量:
1
1
作者
肖辉
翁彬
黄添强
普菡
黄则辉
机构
福建师范大学数学与信息学院
福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心
世新大学
出处
《网络与信息安全学报》
2020年第1期84-93,共10页
基金
国家重点研发计划专项基金资助项目(No.2018YFC1505805)
应用数学福建省高校重点研究资助项目(No.SX201803)。
文摘
传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征,而这些特征各自适用于某类视频,对其他视频的检测精度较低。针对这种情况,提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组,接着计算视频帧间连续性VQA特征,然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序,最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明,该算法提高了篡改检测精度。
关键词
视频篡改检测
融合算法
特征选择
Adaboost二元分类
视频分组
Keywords
video tamper detection
fusion algorithm
feature selection
Adaboost binary classification
video grouping
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多特征的视频帧间篡改检测算法
肖辉
翁彬
黄添强
普菡
黄则辉
《网络与信息安全学报》
2020
1
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