基于深度学习的视频篡改检测方法

随着新一代信息技术的迅猛发展,视频图像处理的多媒体技术应用越发广泛,数字视频的真实性面临巨大挑战。对视频篡改问题进行了研究,提出了一种基于深度学习的检测方法,即将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合,融入哈希(Hash)算法,利用卷积神经网络提取特征值,输入至长短期记忆网络,通过全连接层Softmax提取时空特征构建了CNNH-LSTM融合网络模型。将该网络模型应用于直播类视频篡改检测分类,实验结果表明,该模型具有良好的特征提取能力、泛化能力,并具有较好的区分性,为视频篡改检测提供了一种新思路。

视频篡改检测数据库的构建及测试

针对目前视频篡改检测领域缺乏标准实验视频数据库的现状,构建了视频篡改检测数据库,包含640段来自多种录像设备的原始视频及编辑所得的帧间篡改视频和帧内篡改视频.对数据库中原始视频和篡改视频的获取过程进行了详细介绍.选用文献中4种不同类型的视频篡改检测算法在数据库上进行有效性测试.实验表明,数据库能更全面、客观地反映算法的性能,是一个有效的视频篡改检测数据库.

基于模式噪声的数字视频篡改取证

为了实现视频信号的真实性鉴别,提出一种基于模式噪声的数字视频篡改检测算法.由于成像传感器的非理想性,每一种数码摄像机都会输出一种相对稳定的残留噪声,通过维纳小波滤波器从视频的每一帧中提取这一噪声,将一段视频中的每帧噪声取平均值,从而建立模式噪声.当一段视频遭受篡改处理时,通过比较待鉴别帧的噪声与模式噪声之间的相关性,利用实验经验阈值判断,定位篡改区域.实验结果证明该方法能够对视频篡改进行有效的检测.

利用内容连续性的数字视频篡改检测

本文基于帧间内容连续性,提出一种通过灰度值来刻画视频帧内容,利用帧间内容相关性连续度来刻画连续性与否,自适应设定阈值找出篡改点的视频篡改检测方法.首先将视频帧内容转化为一系列连续的图像帧,通过图像帧的灰度值计算帧间相关性,并计算相关性变化度,二次利用切比雪夫不等式自适应设定阈值,判断出离群点.实验表明,提出的方法检测运动背景下不小于10帧的帧删除,帧插入及帧替换篡改操作能够取得理想的效果.

视频篡改检测数据库的扩充及其有效性验证

视频篡改检测数据库VFDD1.0(video forgery detection database)有效缓解了当前缺乏标准实验视频数据库的现状,然而VFDD1.0库容不够大.针对这一问题,对VFDD1.0进行了扩充得到VFDD2.0.新增视频1 550段,包含990段来自不同录像设备的原始视频及其560段篡改后的视频.对新增原始视频和篡改后的视频进行了介绍,同时利用7种视频篡改检测算法对扩充后的数据库进行了有效性测试.实验结果表明,所提出的VFDD2.0数据库能更全面地反映不同检测算法的性能,是一个有效的视频篡改检测数据库.

基于纹理特征的数字视频篡改检测

本文提出一种利用视频帧纹理特征来检测视频篡改的方法。对于一段背景静止或是运动缓慢连续变化的视频,相邻帧间的纹理特征相关性大,篡改后会一定程度上使其相关性变小,本文通过计算相邻帧灰度共生矩阵的相关性找出异常帧。该方法对视频格式无限制,适用于各种格式的视频。实验表明,该方法对相近背景下的异源帧插入、帧替换检测效果比较理想。

基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.

基于空时域联合匹配的视频篡改检测算法

由于视频编辑软件的普及,大量经过处理和篡改的视频资源充斥网络,如何判别各种数字化视频资源的真实性和完整性已成为当前多媒体信息安全领域的一个研究热点。本文针对数字视频处理中一种典型的篡改模式——基于复制粘贴的对象删除技术进行深入分析,提出了一种基于空时域联合匹配的检测算法,它利用区域相关性检测技术对复制粘贴区域对象实施有效探测,并能够适应篡改后的有损压缩编码系统的影响,准确地判别待测视频序列是否被篡改。

一种新的多特征融合视频篡改检测方法

三网融合的视频防插播、防篡改技术已成为信息安全领域重点攻关的关键技术。针对多媒体业务被恶意篡改的问题,提出了一种新的多特征融合的视频篡改检测方法:结合LM算法对BFGS进行融合改进,提出改进的BFGS神经网络,通过提取视频特征平均梯度和信息熵,采用改进的BFGS神经网络进行融合篡改检测。实验结果表明,该算法收敛速度快,学习精度高,能有效地对视频篡改进行检测。

基于自适应哈希算法的直播视频篡改检测

提出基于视频压缩帧的自适应哈希算法,并将该算法用于实时视频篡改检测.根据帧内数据长度划分非固定步长区间,提取帧的空间结构特征,使用哈希量化形成固定长度的密钥.实验结果表明,该算法能达到实时性要求,表现出较好的鲁棒性和区分性,通过统计视频画面组的密钥相似度,能有效检测视频篡改.

基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法

提出了一种基于残留噪声相关性的视频篡改检测算法。该算法利用双树复小波域局部维纳滤波的方法获取视频每帧的残留噪声,相邻两残留噪声帧对应块做相关性运算,根据相关系数的统计特性建立累积分布函数模型,设定最佳阈值,定位篡改区域。所提出的提取残留噪声的方法能更好地保留图像细节,减少残留噪声中的场景污迹。实验结果验证了该算法检测篡改视频的准确率更高。

数字视频篡改痕迹的被动检测技术综述

随着DEEPFAKE等人工智能方法对数字媒体数据的篡改方式越来越强大,再次掀起了全球各国政府、人民对数字媒体篡改问题的关注和焦虑。无论是传统的篡改攻击,还是智能的篡改生成,从结果上来看,都加深了人们对数字媒体真实性的质疑。数字视频是当下互联网信息传播的主流方式之一,因此对数字视频篡改痕迹的被动检测具有重大研究意义。本文针对数字视频篡改方法和痕迹被动检测问题展开综述,旨在阐述当前这一领域的发展现状和未来趋势。首先从已有案例对数字视频篡改的研究背景、篡改技术现状、社会危害进行多层次分析,凝炼视频篡改取证领域的研究现状和现存难题。其次,本文把被动取证检测技术分为时空域特征检测技术、编码域特征检测技术、深度特征检测技术三类,并详细分析了每类技术的特点和不足。然后,本文也对视频篡改检测相关的国际竞赛和国内竞赛、视频篡改数据集以及常用第三方工具库进行了归纳和总结。最后,本文总结了该领域的进一步有待研究的理论、技术内容和未来应用发展趋势。

逆重心密度的半监督学习在视频篡改检测的应用

针对视频遭受非同源片段合成的篡改,根据其特点以及数据特征,提出一种改进的半监督学习算法,并将这种算法应用在视频篡改取证研究.首先,以每一个视频帧作为样本,提取其R、G、B分量,对这三个分量分别提取噪声,然后以这三个噪声模板的均值、方差等统计量构成样本属性.最后,用本文提出半监督学习算法对样本集聚类.实验结果表明本文提出的算法能够有效检测视频是否由非同源片段合成.

数字视频篡改被动认证研究的若干进展

介绍了数字视频被动认证中四种主要篡改方式的检测原理,对这四种篡改方式的已有研究成果进行归纳,说明当前研究出现的困难和问题,并探讨了本领域未来的研究方向。

基于联合熵和交互信息量的视频篡改检测

利用帧间内容相关性的连续性,提出了一种基于联合熵和交互信息量的视频篡改检测方法,能够检测视频的删除和插入篡改。首先,计算视频帧间的联合熵和交互信息量,并获得二者的平均偏离程度,再根据平均偏离程度确定动态阈值,从而判断出篡改点并确定篡改方式。实验结果表明,该方法能够有效地检测镜头移动和基于移动背景的镜头静止视频的删除和插入篡改。

基于Inception-V3网络的双阶段数字视频篡改检测算法

为了克服现有数字视频取证算法识别准确率低、定位能力差等缺点,提出一种具有高识别率且定位准确的基于Inception-V3网络的二级分类取证算法.在第一级分类器中提出简单的阈值判断方法来区分原始和篡改视频,第二级分类器将采用Inception-V3网络的稠密卷积核结构来自动提取篡改视频帧的高维多尺度特征.高维多尺度特征有助于提升篡改视频帧的识别率.实验结果表明,本文提出的算法不仅能准确地检测出篡改视频,还能从篡改视频中精确定位出篡改帧.

基于非负张量分解的视频篡改检测方法

鉴定视频的真实性和完整性是信息安全领域的重要内容之一,针对视频帧间篡改操作,提出一种基于非负张量分解的视频篡改检测方法。首先,对视频帧进行快速特征提取,利用主要压缩特征创建三维张量描述视频;然后,使用Tucker分解方法对张量进行非负分解,提取时间维因子矩阵进行相关性计算;最后,利用切比雪夫不等式自适应地定位篡改位置。实验证明,该方法能快速顽健地检测出视频帧间篡改操作。

基于人工免疫的数字视频篡改取证方法研究

针对目前采用的方法对数字视频进行篡改取证时,没有对数字视频进行去噪处理,导致取证误差大、视频缺失值高以及视频变形严重的问题。提出了基于人工免疫的数字视频篡改取证方法。该方法通过中值滤波器初步对数字视频进行滤波处理,并对数字视频进行相似块匹配,根据匹配结果建立三阶张量,根据张量和噪声的性质结合增广拉格朗日乘子法消除数字视频中存在的噪声。采用人工免疫算法构建自体动态演化模型和抗原动态演化模型,在此基础上建立数字视频篡改取证模型,将去噪后的数字视频输入模型中,实现数字视频的篡改取证。实验结果表明,所提方法的取证误差小,视频缺失值低,视频变形系数小。

区块链应用于视频篡改检测的关键技术分析

短视频的蓬勃发展,使得越来越多的人关注视频这个行业。然而对于视频信息来源于什么地方、视频信息是否被篡改、视频信息如何验证等方面的问题层出不穷,得不到解决。区块链技术的出现,为解决这些问题提供了新的思路。区块链具有去中性化、可信赖、不可篡改、公开透明、分布式共享、隐匿性等良好的性质,受到了大众广泛关注。本文分析简明扼要地分析了设计了区块链应用于视频篡改检测系统的各部分,并进一步分析了关键技术应用优势分析,希望为相关领域的研究人员提供一定的参考。

数据取证中视频篡改技术的研究

随着网络和计算机技术的快速发展,近年来大量简单易上手的多媒体编辑软件开始流行开来。这些软件给人们带来欢乐的同时也带来了一些不良的危害,其中最大的危害就是大量的恶意篡改后的视频通过网络传播出来,对社会的稳定带来危害。一些不法分子甚至把篡改后的图片视频的拿来做证物,让无辜者受到诬告。如06年某摄影师对以色列的空隙图片进行合成、08年伊朗公布的虚假导弹图片、13年某摄影对叙利亚士兵的图片修改等都对社会舆论造成不良影响。各种多媒体造假如雨后春笋般的出现的我们的生活中,使得人们无法判断这些多媒体数字资源的真假,严重减低这些多媒体资料本该有的公信力。多媒体数字取证的可信度是当今网络安全的一个重要问题。本文针对这一现状提出了一些常见的视频篡改技术理论及应用。