本文關(guān)鍵詞：數(shù)字視頻復(fù)制—粘貼篡改被動(dòng)取證研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字視頻被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,并在日常生活中扮演著越來(lái)越重要的角色。與此同時(shí),具備強(qiáng)大功能的視頻編輯軟件的出現(xiàn),使得非專業(yè)人士能夠方便地對(duì)視頻進(jìn)行編輯篡改。若一些圖謀不軌之人將精心篡改后的視頻用于新聞媒體、法庭證物等重要領(lǐng)域,無(wú)疑將嚴(yán)重?cái)_亂社會(huì)正常秩序。因此,針對(duì)視頻完整性和真實(shí)性的被動(dòng)取證研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前,數(shù)字視頻被動(dòng)取證研究尚處于起步階段,都是針對(duì)特定的篡改方式展開研究,進(jìn)而提出對(duì)應(yīng)的檢測(cè)算法。復(fù)制-粘貼篡改作為常見(jiàn)的視頻篡改方式之一,可分為：幀間篡改和幀內(nèi)篡改。本文針對(duì)視頻復(fù)制-粘貼篡改進(jìn)行深入分析和研究,主要工作包括以下三個(gè)方面：(1)針對(duì)視頻幀間復(fù)制-粘貼篡改,提出一種基于Tamura紋理特征的被動(dòng)取證方法。算法首先提取所有視頻幀的Tamura紋理特征,將紋理特征構(gòu)成對(duì)應(yīng)的特征向量矩陣并進(jìn)行排序,最后計(jì)算排序后鄰近特征向量的差異度,并引入視頻序號(hào)距離閾值來(lái)檢測(cè)并定位復(fù)制-粘貼序列。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅在檢測(cè)精度上有較大提高,而且能夠精確定位篡改位置。(2)為了進(jìn)一步提高幀間復(fù)制-粘貼篡改檢測(cè)算法的時(shí)間效率,提出一種基于幾何均值分解和結(jié)構(gòu)相似度的快速檢測(cè)算法。該算法首先提出一個(gè)基于幾何均值分解的搜索策略來(lái)快速定位復(fù)制-粘貼序列的起始幀；然后,利用結(jié)構(gòu)相似度復(fù)檢起始幀；最后,用從粗到精的匹配策略定位復(fù)制-粘貼序列的末尾幀并對(duì)篡改視頻進(jìn)行恢復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法不僅能夠快速精確的定位篡改序列,而且對(duì)不同編碼格式的視頻都能進(jìn)行有效檢測(cè)。(3)針對(duì)視頻幀內(nèi)復(fù)制-粘貼篡改,提出一種基于異常色調(diào)率和SIFT特征的檢測(cè)算法。算法首先計(jì)算視頻序列各幀的異常色調(diào)率;然后通過(guò)分析異常色調(diào)率確定篡改序列位置；最后,對(duì)篡改幀的可疑區(qū)域進(jìn)行相似點(diǎn)匹配,確定篡改區(qū)域。與已有的同類型算法相比,所提算法在準(zhǔn)確率和檢測(cè)時(shí)間上都有較大提高。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)制-粘貼篡改 Tamura紋理特征 幾何均值分解 結(jié)構(gòu)相似度 異常色調(diào)率
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;D918.2
【目錄】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-5
• 中文文摘5-10
• 第一章 緒論10-16
• 第一節(jié) 研究背景及意義10-12
• 第二節(jié) 數(shù)字多媒體取證技術(shù)12-14
• 第三節(jié) 主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 圖像及視頻被動(dòng)取證研究現(xiàn)狀16-26
• 第一節(jié) 圖像及視頻常見(jiàn)篡改方式16-21
• 1.1 常見(jiàn)的圖像篡改方式16-18
• 1.2 常見(jiàn)的視頻篡改方式18-21
• 第二節(jié) 數(shù)字圖像被動(dòng)取證研究現(xiàn)狀21-22
• 第三節(jié) 數(shù)字視頻被動(dòng)取證研究現(xiàn)狀22-25
• 第四節(jié) 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于Tamura紋理特征的視頻復(fù)制-粘貼篡改被動(dòng)取證26-38
• 第一節(jié) 常用紋理特征介紹26-29
• 1.1 灰度共生矩陣26-27
• 1.2 Gabor變換提取紋理特征27-28
• 1.3 Tamura紋理特征28-29
• 第二節(jié) 利用Tamura紋理特征檢測(cè)視頻復(fù)制-粘貼篡改29-31
• 2.1 數(shù)據(jù)處理29-30
• 2.2 復(fù)制-粘貼篡改檢測(cè)30-31
• 2.3 定位篡改位置31
• 第三節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析31-37
• 3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境31-32
• 3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)32-33
• 3.3 閾值選擇33-35
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果35-36
• 3.5 同類算法對(duì)比及分析36-37
• 第四節(jié) 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于幾何均值和結(jié)構(gòu)相似度的視頻復(fù)制-粘貼篡改被動(dòng)取證38-50
• 第一節(jié) 相關(guān)背景知識(shí)介紹38-40
• 1.1 幾何均值分解38-39
• 1.2 結(jié)構(gòu)相似度39-40
• 第二節(jié) 利用幾何均值和結(jié)構(gòu)相似度檢測(cè)視頻復(fù)制-粘貼篡改40-44
• 2.1 預(yù)處理41
• 2.2 定位起始幀41-42
• 2.3 復(fù)檢起始幀42
• 2.4 定位末尾幀42-43
• 2.5 視頻恢復(fù)43-44
• 第三節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-49
• 3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境44-45
• 3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)45
• 3.3 閾值選擇45-47
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-48
• 3.5 同類算法對(duì)比及分析48-49
• 第四節(jié) 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于異常色調(diào)率和SIFT特征的視頻幀內(nèi)復(fù)制-粘貼篡改被動(dòng)取證50-62
• 第一節(jié) 相關(guān)背景知識(shí)介紹50-53
• 1.1 異常色調(diào)率50-51
• 1.2 SIFT算子51-53
• 第二節(jié) 利用異常色調(diào)率和SIFT特征檢測(cè)視頻復(fù)制-粘貼篡改53-55
• 2.1 時(shí)域檢測(cè)53
• 2.2 空域檢測(cè)53-55
• 第三節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析55-59
• 3.1 時(shí)域篡改定位的檢測(cè)結(jié)果56-57
• 3.2 篡改區(qū)域定位的檢測(cè)結(jié)果57-58
• 3.3 篡改區(qū)域有后處理的檢測(cè)結(jié)果58-59
• 3.4 同類型算法對(duì)比及分析59
• 第四節(jié) 本章小結(jié)59-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-66
• 第一節(jié) 總結(jié)62-63
• 第二節(jié) 展望63-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 攻讀學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果72-74
• 致謝74-76
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷76-80

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：496376