視頻篡改檢測方法與系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種視頻篡改檢測方法與系統(tǒng)，用被檢測視頻的相應特征作為特征值，同時利用已知篡改與否的視頻作為樣本集，訓練出支持向量機的預測模型，從而使用該預測模型進行視頻篡改的檢測。本方法與系統(tǒng)不需要考慮視頻編碼中較復雜的運動矢量等來檢測被鑒定視頻是否修改過，實現(xiàn)起來比較簡單，能夠達到更高，更精確的檢測率，而且可以應用在各種采用不同編碼方式的視頻上，因而具有很好的兼容性。
【專利說明】視頻篡改檢測方法與系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻檢測【技術領域】，特別是涉及一種視頻篡改檢測方法與系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]視頻監(jiān)控系統(tǒng)中在防止視頻被篡改上使用的是圖像掩碼技術，而視頻一旦被篡改了，目前的檢測技術主要有兩種:
[0003]一、利用運動矢量的檢測方法，主要是通過P幀與B幀的運動矢量來判斷。
[0004]二、基于幀間內容連續(xù)性的檢測，利用視頻中幀間內容的相關性來判斷視頻是否被篡改過。
[0005]第一種方法中雖然利用運動矢量可以比較準確的判斷視頻是否被篡改過，但是利用運動矢量需要考慮到前后幀的相關性，實現(xiàn)起來比較復雜。
[0006]第二種方法如果對于視頻所做的篡改內容較多的情況下，可以很好的檢測出來，但是如果對于一段視頻進行很小部分的篡改，那么被篡改地方之間的內容相關性基本不會受到影響，這個時候就很難辨別是否被篡改過。
【發(fā)明內容】
[0007]基于上述情況，本發(fā)明提出了一種視頻篡改檢測方法與系統(tǒng)，以檢測視頻是否被篡改過。
[0008]一種視頻篡改檢測方法，包括步驟:
[0009]對被檢測的視頻，解壓后再壓縮，統(tǒng)計壓縮前后每個宏塊對應DCT系數(shù)不同的個數(shù)，計算不同的個數(shù)占DCT系數(shù)總數(shù)的比率；
[0010]統(tǒng)計被檢測視頻每個I幀的DCT系數(shù)的概率分布，擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線；
[0011]根據(jù)所述概率密度函數(shù)曲線，確定最高的預定個概率值，與所述比率共同作為支持向量機的特征值；
[0012]利用所述特征值，以及已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型；
[0013]利用訓練出的所述預測模型對被檢測的視頻進行檢測。
[0014]—種視頻桌改檢測系統(tǒng)，包括:
[0015]比率確定單元，用于對被檢測的視頻，解壓后再壓縮，統(tǒng)計壓縮前后每個宏塊對應DCT系數(shù)不同的個數(shù)，計算不同的個數(shù)占DCT系數(shù)總數(shù)的比率；
[0016]概率分布統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計被檢測視頻每個I幀的DCT系數(shù)的概率分布，擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線；
[0017]特征值確定單元，用于根據(jù)所述概率密度函數(shù)曲線，確定最高的預定個概率值，與所述比率共同作為支持向量機的特征值；
[0018]預測模型訓練單元，用于利用所述特征值，以及已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型；[0019]視頻檢測單元，用于利用訓練出的所述預測模型對被檢測的視頻進行檢測。
[0020]本發(fā)明視頻篡改的檢測方法與系統(tǒng)，用被檢測視頻的相應特征作為特征值，同時利用已知篡改與否的視頻作為樣本集，訓練出支持向量機的預測模型，從而使用該預測模型進行視頻篡改的檢測。本方法與系統(tǒng)不需要考慮視頻編碼中較復雜的運動矢量等來檢測被鑒定視頻是否修改過，實現(xiàn)起來比較簡單，能夠達到更高，更精確的檢測率，而且可以應用在各種采用不同編碼方式的視頻上，因而具有很好的兼容性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0021]圖1為本發(fā)明視頻篡改檢測方法的流程示意圖；
[0022]圖2為本發(fā)明視頻篡改檢測裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0023]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步的詳細說明。應當理解，此處所描述的【具體實施方式】僅僅用以解釋本發(fā)明，并不限定本發(fā)明的保護范圍。
[0024]本發(fā)明的視頻篡改檢測方法，如圖1所示，包括步驟:
[0025]步驟SlOl、對被檢測的視頻，記為視頻0，先把它解壓到空域并記錄下這個時候I幀頻率域的DCT系數(shù)(離散余弦系數(shù))，再對空域上的數(shù)據(jù)上進行壓縮編碼，得到視頻1，對視頻I解壓獲取它的I幀的DCT系數(shù)，比較視頻O與視頻I中每個宏塊對應DCT系數(shù)不同的個數(shù)，不同個數(shù)記為Base Num,DCT系數(shù)總的個數(shù)記為Total,計算不同個數(shù)的比率rate =BaseNum/Total。
[0026]步驟sl02、統(tǒng)計被檢測視頻每個I幀的DCT系數(shù)的概率分布，擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線。優(yōu)選地，取DCT系數(shù)范圍在[0，10]內的10個點，根據(jù)這10個點的值擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線:.......1 , Ix-uL
[0027]
【權利要求】
1.一種視頻篡改檢測方法，其特征在于，包括步驟: 對被檢測的視頻，解壓后再壓縮，統(tǒng)計壓縮前后每個宏塊對應DCT系數(shù)不同的個數(shù)，計算不同的個數(shù)占DCT系數(shù)總數(shù)的比率； 統(tǒng)計被檢測視頻每個I幀的DCT系數(shù)的概率分布，擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線； 根據(jù)所述概率密度函數(shù)曲線，確定最高的預定個概率值，與所述比率共同作為支持向量機的特征值； 利用所述特征值，以及已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型； 利用訓練出的所述預測模型對被檢測的視頻進行檢測。
2.根據(jù)權利要求1所述的視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述最高的預定個概率值為DCT系數(shù)為[O，10]的點所對應的11個概率值。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的視頻篡改檢測方法，其特征在于，用100個已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型，用另100個已知串篡改與否的視頻樣本測試所訓練的預測模型。
4.一種視頻篡改檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括: 比率確定單元，用于對被檢測的視頻，解壓后再壓縮，統(tǒng)計壓縮前后每個宏塊對應DCT系數(shù)不同的個數(shù)，計算不同的個數(shù)占DCT系數(shù)總數(shù)的比率； 概率分布統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計被檢測視頻每個I幀的DCT系數(shù)的概率分布，擬合成拉普拉斯分布的概率密度函數(shù)曲線； 特征值確定單元，用于根據(jù)所述概率密度函數(shù)曲線，確定最高的預定個概率值，與所述比率共同作為支持向量機的特征值； 預測模型訓練單元，用于利用所述特征值，以及已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型； 視頻檢測單元，用于利用訓練出的所述預測模型對被檢測的視頻進行檢測。
5.根據(jù)權利要求4所述的視頻篡改檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述最高的預定個概率值為DCT系數(shù)為[0，10]的點所對應的11個概率值。
6.根據(jù)權利要求4或5所述的視頻篡改檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述預測模型訓練單元用100個已知篡改與否的視頻樣本訓練支持向量機的預測模型，用另100個已知篡改與否的視頻樣本測試所訓練的預測模型。
【文檔編號】H04N19/61GK103607592SQ201310633852
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年11月28日 優(yōu)先權日:2013年11月28日
【發(fā)明者】黃振鎮(zhèn), 譚小剛, 鄭鉆哲 申請人:廣東威創(chuàng)視訊科技股份有限公司