一種基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及的是一種雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，具體是一種基于塊效應(yīng)的雙重 壓縮視頻篡改檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在新的多媒體時(shí)代中，網(wǎng)上的簡(jiǎn)易視頻編輯軟件近乎于泛濫，這導(dǎo)致現(xiàn)有的視頻 內(nèi)容的完整性與安全性遭受威脅。如今的視頻被作為司法證據(jù)的一種，如果有不法分子掌 握了篡改技術(shù)并對(duì)證據(jù)視頻加以篡改以達(dá)到逃避司法處置或者嫁禍他人等不法目的，將對(duì) 公正司法以及社會(huì)治安帶來(lái)惡劣影響。因此，視頻篡改被動(dòng)檢測(cè)應(yīng)運(yùn)而生，并在國(guó)內(nèi)外掀起 了研宄熱潮。雙重壓縮視頻檢測(cè)屬于被動(dòng)檢測(cè)的一種，為檢測(cè)幀刪除以及幀插入操作帶來(lái) 的視頻篡改提供了新思路。
[0003] 目前雙重壓縮檢測(cè)可以被分為三大類(lèi)：基于數(shù)學(xué)模型的檢測(cè)，基于DCT(Discrete CosineTransform)系數(shù)的檢測(cè)和基于GOP(groupofpictures)結(jié)構(gòu)的檢測(cè)。基于數(shù)學(xué)模 型的檢測(cè)，依靠了如高斯噪聲分布，馬爾可夫統(tǒng)計(jì)等數(shù)學(xué)模型對(duì)DCT系數(shù)曲線的一個(gè)匹配， 該方式需要一定的數(shù)學(xué)知識(shí)來(lái)操作。基于DCT系數(shù)的檢測(cè)，針對(duì)量化后得到的DCT系數(shù)矩 陣統(tǒng)計(jì)其內(nèi)部存在的某種規(guī)律，如AC系數(shù)首位數(shù)字的概率分布，DCT系數(shù)直方圖呈現(xiàn)凸函 數(shù)特性等來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，但是對(duì)于兩次壓縮的量化參數(shù)設(shè)定有一定的約束條件。而基于G0P 結(jié)構(gòu)的檢測(cè)，從G0P結(jié)構(gòu)的改變導(dǎo)致視頻某些特性的變化來(lái)檢測(cè)，如通過(guò)檢測(cè)篡改后的運(yùn) 動(dòng)誤差估計(jì)存在某種周期性來(lái)檢測(cè)等，該方法易于理解，但是缺少一個(gè)最后鑒定檢測(cè)結(jié)果 的標(biāo)準(zhǔn)，往往需要肉眼來(lái)判斷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視 頻篡改檢測(cè)方法。該方法基于由塊編碼所引起的視頻呈現(xiàn)的塊狀模糊在不同的篡改情況下 所引起的塊效應(yīng)強(qiáng)度的不同來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，能夠檢測(cè)壓縮方式更多樣的篡改視頻，并為雙重 壓縮視頻檢測(cè)提供了有效的新方法。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：
[0006] 一種基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟1 :對(duì)待測(cè)視頻作灰度處理并提取一次塊效應(yīng)特征；
[0008] 步驟2 :對(duì)待測(cè)視頻選擇不同的二次壓縮參數(shù)進(jìn)行壓縮，以得到多個(gè)壓縮后的視 頻；
[0009] 步驟3 :對(duì)壓縮后的視頻再次提取塊效應(yīng)特征，并構(gòu)造特征向量；
[0010] 步驟4 :對(duì)特征向量進(jìn)行計(jì)算擬合；
[0011] 步驟5 :將得到的擬合結(jié)果與擬合閾值比對(duì)以進(jìn)行檢測(cè)。
[0012] 根據(jù)步驟1，所述的塊效應(yīng)特征基于塊編碼方式編碼后產(chǎn)生的塊效應(yīng)現(xiàn)象，并且塊 效應(yīng)特征體現(xiàn)在塊邊界的多個(gè)像素點(diǎn)值的跳躍性與塊中心的多個(gè)像素點(diǎn)值的跳躍性的差 異。
[0013] 計(jì)算差異的方式，具體包括如下步驟：
[0014] 步驟1. 1 :計(jì)算塊中心與塊邊界的多個(gè)像素點(diǎn)值的跳躍性；
[0015] 步驟1. 2 :統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足塊邊界像素點(diǎn)值的跳躍性大于塊中心像素點(diǎn)值的跳躍性的塊 個(gè)數(shù)；
[0016] 步驟1. 3 :滿(mǎn)足塊效應(yīng)條件的塊的個(gè)數(shù)占所有塊的比例即為塊效應(yīng)特征值。
[0017] 步驟2中，所述的不同的二次壓縮參數(shù)可以選擇與一次壓縮相同的量化因子，并 且做刪去幀數(shù)不同的刪幀壓縮，包括不去幀壓縮，去首幀壓縮，去頭兩幀壓縮。
[0018] 在步驟1. 1中，計(jì)算塊中心與塊邊界的像素點(diǎn)值的跳躍性的方法如下：
[0019] 引入中間變量Zl，Z2,以表示像素點(diǎn)跳躍性，計(jì)算過(guò)程如下：（對(duì)任意小塊N，設(shè)小 塊左上角像素點(diǎn)坐標(biāo)為（1，1)，右下角像素點(diǎn)坐標(biāo)為（8,8))
[0020]lx=|(N(4,4)*N(5；5))-(N(4；5)*N(5；4))
[0021] Z2= |(N(7,7)*N(8,8))-(N(8,7)*N(7,8)) |
[0022] 式中，N(4,4)，N(4,5)，Ntt,4)，N(5,5)為塊中心的像素點(diǎn)值，Na,7)，Nte,7)，Na,8)，Nte,s 為塊 邊界的像素點(diǎn)值，表塊中心的像素點(diǎn)跳躍性，Z2代表塊邊界的像素點(diǎn)跳躍性。
[0023] 步驟3中，所述的特征向量為全部二次壓縮后的視頻塊效應(yīng)特征的集合。對(duì)恰好 完成一個(gè)從刪去視頻某幀到刪去視頻從某幀開(kāi)始的一個(gè)GOP(groupofpictures)結(jié)構(gòu)組 的二次壓縮視頻進(jìn)行整合，提取其塊效應(yīng)特征，組成一組特征向量，根據(jù)不同的刪除首幀， 分為多組特征向量。
[0024] 步驟4中，所述的計(jì)算擬合，即利用下面的公式計(jì)算：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，使用塊效應(yīng)作為特征 以進(jìn)行篡改檢測(cè)，包括如下步驟： 步驟1 :對(duì)待測(cè)視頻作灰度處理并提取一次塊效應(yīng)特征； 步驟2 :對(duì)待測(cè)視頻選擇不同的二次壓縮參數(shù)進(jìn)行壓縮，以得到多個(gè)壓縮后的視頻； 步驟3 :對(duì)壓縮后的視頻再提取一次塊效應(yīng)特征，并構(gòu)造特征向量； 步驟4 :對(duì)特征向量進(jìn)行計(jì)算擬合； 步驟5 :將得到的擬合結(jié)果與擬合閾值比對(duì)以進(jìn)行檢測(cè)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟1中，所述的塊效應(yīng)特征具體包括： 特征A :基于塊編碼方式編碼后產(chǎn)生的塊效應(yīng)現(xiàn)象； 特征B :塊效應(yīng)特征體現(xiàn)在塊邊界的多個(gè)像素點(diǎn)值的跳躍性與塊中心的多個(gè)像素點(diǎn)值 的跳躍性的差異。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所 述差異主要由如下形式表述： 步驟1. 1 :計(jì)算塊中心與塊邊界的多個(gè)像素點(diǎn)值的跳躍性； 步驟1. 2 :統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足塊邊界像素點(diǎn)值的跳躍性大于塊中心像素點(diǎn)值的跳躍性的塊個(gè) 數(shù)； 步驟1. 3 :滿(mǎn)足塊效應(yīng)條件的塊的個(gè)數(shù)占所有塊的比例即為塊效應(yīng)特征值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟1. 1中，計(jì)算塊中心與塊邊界的像素點(diǎn)值的跳躍性的方法如下： 引入中間變量Z1，Z2,以表示像素點(diǎn)跳躍性，計(jì)算過(guò)程如下：對(duì)任意小塊N，設(shè)小塊左上 角像素點(diǎn)坐標(biāo)為（1，1)，右下角像素點(diǎn)坐標(biāo)為（8,8)， Zi= I (N (4,4)*n(5,5))-(n(4, 5)*n(5,4)) 一 I (N (7, 7)*N(8,8；j) _ (N(8,7)*N(7,8)) 式中， N(4,4)，N(4,5)，N(5,4)，N(5,5) 為塊中心的像素點(diǎn)值，N (7,7) ? N(8t7) ? N(7t8) ? N(8t8) 為塊邊界的 像素點(diǎn)值，Z1R表塊中心的像素點(diǎn)跳躍性，Z 2代表塊邊界的像素點(diǎn)跳躍性。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟2中，所述的不同的二次壓縮參數(shù)包括特征如下： 特征A :二次壓縮選擇與一次壓縮相同的量化因子； 特征B :做刪去幀數(shù)不同的刪幀壓縮。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，特 征B包括不去幀壓縮，去首幀壓縮，去頭兩幀壓縮。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟3中，所述的特征向量具體為： 全部二次壓縮后的視頻塊效應(yīng)特征的集合，對(duì)恰好完成一個(gè)從刪去視頻某幀到刪去視 頻從某幀開(kāi)始的一個(gè)GOP結(jié)構(gòu)組的二次壓縮視頻進(jìn)行整合，提取其塊效應(yīng)特征，組成一組 特征向量，根據(jù)不同的刪除首幀，分為多組特征向量。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟4中，所述的計(jì)算擬合，利用下面的公式計(jì)算：
式中，Ai表示二次壓縮不去幀的視頻的塊效應(yīng)特征向量，B ^表示二次壓縮去除了第k 幀的視頻的塊效應(yīng)特征向量，Ck為得到的擬合值。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，其特征在于，在 步驟5中，所述的擬合閾值，利用下面的公式計(jì)算，設(shè)視頻的GOP結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)度為N，從某一幀 起到下一幀前的長(zhǎng)度為M :
式中，Xu為不去幀視頻的特征向量的若干子集，C 為根據(jù)步驟4中的計(jì)算擬合過(guò)程得 到的擬合值，C為擬合閾值。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種基于塊效應(yīng)的雙重壓縮視頻篡改檢測(cè)方法，使用塊效應(yīng)作為特征以進(jìn)行篡改檢測(cè),包括如下步驟：步驟1：對(duì)待測(cè)視頻作灰度處理并提取一次塊效應(yīng)特征；步驟2：對(duì)待測(cè)視頻選擇不同的二次壓縮參數(shù)進(jìn)行壓縮，以得到多個(gè)壓縮后的視頻；步驟3：提取壓縮后的視頻的塊效應(yīng)特征，并構(gòu)造特征向量；步驟4：對(duì)特征向量進(jìn)行計(jì)算擬合；步驟5：將得到的擬合結(jié)果與擬合閾值比對(duì)以進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明所提供的檢測(cè)方法，采用塊效應(yīng)特征，能夠檢測(cè)壓縮方式更多樣的篡改視頻，并為雙重壓縮視頻檢測(cè)提供了有效的新方法。
【IPC分類(lèi)】H04N19-86, H04N19-89
【公開(kāi)號(hào)】CN104539975
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410728786
【發(fā)明人】蔣興浩, 孫錟鋒, 蔣卓彥, 陳潔遠(yuǎn)
【申請(qǐng)人】上海交通大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年4月22日
【申請(qǐng)日】2014年12月3日