基于视频感知哈希的视频篡改检测与多粒度定位

为了对被篡改过的视频进行准确快速的篡改检测与定位,引入人类视觉可计算模型,提出一种多层次、多粒度的视频篡改快速检测与定位算法。采用随机分块采样技术,提取视频结构感知特征及视频图像时域感知特征,利用哈希理论的单向摘要特性量化感知特征,获取视频摘要哈希。通过应用相似度矩阵进行多粒度、多层次篡改部位检测与定位。实验结果表明,相似度拟合图能够体现视频篡改攻击强度和攻击部位,算法表现出更好的篡改检测准确率与定位精确度。

融合HVS计算模型的视频感知哈希算法研究

感知哈希(perceptual hashing)是多媒体数据集到摘要集的单向映射,为多媒体数字内容的标识、检索、认证等应用提供了安全可靠的技术支撑。目前关于感知哈希算法的研究主要集中在不断提高其鲁棒性和安全性上,忽略了人的主要视觉感知特性,导致了算法的过鲁棒性问题。将人类视觉系统可计算模型融入视频感知哈希算法框架中,用模拟人眼感受野特征提取特性的Cortex变换进行通道分解,并使用时-空域对比度敏感函数、眼球移动函数、亮度适应性调整函数、子带内和子带间对比度掩蔽函数综合计算最小视觉差提取感知特征。在保证较好鲁棒性的前提下,算法中使用扩散分块的机制提高安全性,通过与已有算法之间的比较,结果表明,本文提出的算法在鲁棒性和安全性方面取得了有效折衷,同时也体现了主观感知与客观评测上的一致性。