視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及雙重壓縮檢測(cè)方法，具體地，設(shè)及一種視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字視頻通過網(wǎng)絡(luò)廣泛地傳播?？萍嫉倪M(jìn)步使得攝 像設(shè)備的價(jià)格越來越低廉，同時(shí)出現(xiàn)了許多強(qiáng)大的圖像或者視頻編輯軟件，導(dǎo)致人們可W 輕易地對(duì)數(shù)字圖像和視頻進(jìn)行篡改。虛假視頻的傳播可能會(huì)帶來不良的社會(huì)影響。所W， 可靠的視頻鑒定和取證技術(shù)具有重要的社會(huì)意義。
[0003] 數(shù)字圖像視頻取證旨在檢測(cè)和分析圖形和視頻原始內(nèi)容的真實(shí)性，相關(guān)研究包 括；篡改（克隆、修復(fù)、修整、拼接）檢測(cè)，隱藏?cái)?shù)據(jù)的檢測(cè)和修復(fù)，在沒有原始記錄的情況下 對(duì)圖像源的認(rèn)證等。其中，雙重壓縮檢測(cè)是篡改檢測(cè)領(lǐng)域中比較有效的一類方法。近些年 來，許多學(xué)者致力于數(shù)字圖像取證技術(shù)，并在圖像篡改檢測(cè)領(lǐng)域取得了較多有價(jià)值的研究 成果。由于視頻編解碼的復(fù)雜性和篡改方式的多樣性，視頻篡改檢測(cè)的難度比較大，但是在 近十年內(nèi)也取得了不少突破性的進(jìn)展。
[0004] 經(jīng)過對(duì)現(xiàn)有雙重壓縮檢測(cè)技術(shù)的檢索發(fā)現(xiàn)，公開號(hào)為CN102413328A、公開日為 2012年04月11日的中國(guó)專利記載了一種"JPEG圖像雙重壓縮檢測(cè)方法及系統(tǒng)"，該技術(shù) 針對(duì)給定的待測(cè)JPEG圖像進(jìn)行矯正獲得參考圖像，提取待檢測(cè)JPEG圖像及參考圖像的量 化DCT參數(shù)的直方圖，并根據(jù)兩者直方圖計(jì)算各頻率的特征值；采用經(jīng)訓(xùn)練的分類器對(duì)所 述特征值進(jìn)行模式識(shí)別，判別所述待檢測(cè)JPEG圖像是否經(jīng)過雙重壓縮。該專利針對(duì)JPEG 圖像，而不是視頻，視頻雙重壓縮檢測(cè)相關(guān)的專利依舊是個(gè)空白。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方 法。
[0006] 根據(jù)本發(fā)明提供的一種視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟1 ;對(duì)測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻進(jìn)行基于mode的預(yù)處理，得到預(yù)處理后的測(cè)試視 頻和訓(xùn)練視頻；
[000引步驟2 ;提取預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的首位數(shù)字概率分布函數(shù)，并 與Benford近似對(duì)數(shù)定律擬合后得到12維特征；I帖表示關(guān)鍵帖；
[0009] 步驟3 ;利用步驟2中得到的訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的12維特征訓(xùn)練分類器；
[0010] 步驟4 ;利用12維特征分類器對(duì)測(cè)試視頻各個(gè)I帖進(jìn)行分類，并判斷測(cè)試視頻是 否經(jīng)過雙重壓縮。
[0011] 所述步驟1包括如下步驟：
[001引步驟1. 1 ;量化測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的圖像，得到圖像的DCT系數(shù)；
[001引步驟1. 2 ;根據(jù)圖像的DCT系數(shù)定義mode值，其中，在DCT系數(shù)8x8矩陣相同位置 上所有的系數(shù)組成了一個(gè)mode,所述矩陣左上角的mode中的系數(shù)屬于DC系數(shù)，其余63個(gè)mode稱為AC mode, AC mode中的系數(shù)屬于AC系數(shù)；
[0014] 步驟1. 3 ;統(tǒng)計(jì)預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的ACmode中非零AC系數(shù) 集合：
[00巧]當(dāng)一AC mode中非零AC系數(shù)的個(gè)數(shù)小于100,則丟棄該AC mode ;
[0016] 當(dāng)一I帖中被丟棄的ACmode的個(gè)數(shù)大于等于10,則丟棄該I帖。
[0017] 所述步驟2包括如下步驟：
[0018] 步驟2. 1 ;計(jì)算通過統(tǒng)計(jì)預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖首位數(shù)字的值的 概率分布函數(shù)f (X)，其中，X表示首位數(shù)字的值，X= 1，2,…，9,得到預(yù)處理后測(cè)試視頻和 訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的9維特征；
[0019] 步驟2. 2 ;將步驟2. 1得到的概率分布函數(shù)與Benford近似對(duì)數(shù)定律擬合，得到擬 合統(tǒng)計(jì)值，與所述的9維特征共同構(gòu)成預(yù)處理后測(cè)試和訓(xùn)練視頻各個(gè)I帖的12維特征。
[0020] 優(yōu)選地，所述步驟2中的Ben化rd近似對(duì)數(shù)定律由Ben化rd定律泛化而來， Ben化rd定律的公式如下；
[0021]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1 :對(duì)測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻進(jìn)行基于mode的預(yù)處理，得到預(yù)處理后的測(cè)試視頻和 訓(xùn)練視頻； 步驟2 :提取預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的首位數(shù)字概率分布函數(shù)，并與 Benford近似對(duì)數(shù)定律擬合后得到12維特征；I幀表示關(guān)鍵幀； 步驟3 :利用步驟2中得到的訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的12維特征訓(xùn)練分類器； 步驟4 :利用12維特征分類器對(duì)測(cè)試視頻各個(gè)I幀進(jìn)行分類，并判斷測(cè)試視頻是否經(jīng) 過雙重壓縮。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟1包 括如下步驟： 步驟I. 1 :量化測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的圖像，得到圖像的DCT系數(shù)； 步驟1. 2 :根據(jù)圖像的DCT系數(shù)定義mode值，其中，在DCT系數(shù)8x8矩陣相同位置上所 有的系數(shù)組成了一個(gè)mode，所述矩陣左上角的mode中的系數(shù)屬于DC系數(shù)，其余63個(gè)mode 稱為AC mode，AC mode中的系數(shù)屬于AC系數(shù)； 步驟1. 3 :統(tǒng)計(jì)預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的AC mode中非零AC系數(shù)集合： 當(dāng)一 AC mode中非零AC系數(shù)的個(gè)數(shù)小于100,則丟棄該AC mode ; 當(dāng)一 I幀中被丟棄的AC mode的個(gè)數(shù)大于等于10,則丟棄該I幀。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2包 括如下步驟： 步驟2. 1 :計(jì)算通過統(tǒng)計(jì)預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀首位數(shù)字的值的概率 分布函數(shù)f (X)，其中，X表示首位數(shù)字的值，X = 1，2,…，9,得到預(yù)處理后測(cè)試視頻和訓(xùn)練 視頻各個(gè)I幀的9維特征； 步驟2.2 :將步驟2. 1得到的概率分布函數(shù)與Benford近似對(duì)數(shù)定律擬合，得到擬合統(tǒng) 計(jì)值，與所述的9維特征共同構(gòu)成預(yù)處理后測(cè)試和訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的12維特征。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2中 的Benford近似對(duì)數(shù)定律由Benford定律泛化而來，Benford定律的公式如下：
式中，X表示非零量化AC系數(shù)的首位數(shù)字的值，X= 1，2, 一,Ip(X)是首位數(shù)字的值 X的概率分布，N是歸一化因數(shù)，s和q表示擬合參數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2. 2 中得到的擬合統(tǒng)計(jì)值包括：誤差平方和SSE、標(biāo)準(zhǔn)差RMSE以及確定系數(shù)R-square，所述誤差 平方和SSE、標(biāo)準(zhǔn)差RMSE以及確定系數(shù)R-square的計(jì)算公式如下：
式中：pJP &分別表示實(shí)際和擬合后的非零量化AC系數(shù)的首位數(shù)字為i的出現(xiàn)概率， i = 1，2···，9,戶隸示各首位數(shù)字出現(xiàn)概率的平均值，η表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟3包 括如下步驟： 步驟3. 1 :構(gòu)造包括全部GOP圖像組特征向量和標(biāo)簽的訓(xùn)練集，其中，所述GOP圖像組 的特征向量集由步驟2中得到訓(xùn)練視頻各個(gè)I幀的12維特征組成，標(biāo)簽0代表該I幀所屬 的測(cè)試視頻未經(jīng)過雙重壓縮，標(biāo)簽1代表該I幀所屬的測(cè)試視頻經(jīng)過雙重壓縮； 步驟3. 2 :利用核函數(shù)RBF，從所述訓(xùn)練集中選擇參數(shù)對(duì)，其中所述核函數(shù)RBF為設(shè)置支 持向量機(jī)SVM的核函數(shù)，運(yùn)用交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，得到（c，g)參數(shù)對(duì)；c表示懲 罰系數(shù)，g是核函數(shù)參數(shù)； 步驟3. 3 :將特征向量集合、標(biāo)簽集合、核函數(shù)RBF和（c，g)參數(shù)對(duì)作為輸入，經(jīng)過SVM 訓(xùn)練，得到分類器。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟4包 括如下步驟： 步驟4. 1 :構(gòu)造包含所有測(cè)試視頻GOP圖像組特征向量的預(yù)測(cè)集； 步驟4. 2 :利用步驟3得到的分類器對(duì)預(yù)測(cè)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)標(biāo)簽，構(gòu)成預(yù)測(cè)標(biāo)簽 集合； 步驟4. 3 :根據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)簽集合計(jì)算出測(cè)試視頻的D/N值，將D/N值與閥值T比較，根據(jù) 比較結(jié)果判斷是否經(jīng)過雙重壓縮，其中，所述D/N值為測(cè)試視頻中被判斷為雙重壓縮的GOP 圖像組所占比例，閾值T的取值區(qū)間為（0，1); 當(dāng)D/N值大于等于閥值T，則所述測(cè)試視頻判定為經(jīng)過雙重壓縮； 當(dāng)D/N值小于閥值T，則所述測(cè)試視頻判定為未經(jīng)過雙重壓縮。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)方法，包括如下步驟：對(duì)測(cè)試和訓(xùn)練視頻進(jìn)行基于mode的預(yù)處理，得到預(yù)處理后的測(cè)試視頻和訓(xùn)練視頻；提取預(yù)處理后測(cè)試和訓(xùn)練視頻各幀的首位數(shù)字概率分布函數(shù)，并與Benford近似對(duì)數(shù)定律擬合后得到12維特征；得到訓(xùn)練視頻各幀的12維特征訓(xùn)練分類器；利用分類器對(duì)測(cè)試視頻各幀進(jìn)行分類，并判斷測(cè)試視頻是否經(jīng)過雙重壓縮。本發(fā)明填補(bǔ)了視頻同比特率雙重壓縮檢測(cè)技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的空白，提高了檢測(cè)效率。
【IPC分類】H04N19-89, H04N19-85, H04N19-48
【公開號(hào)】CN104837028
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510214826
【發(fā)明人】蔣興浩, 孫錟鋒, 謝豐, 何沛松
【申請(qǐng)人】上海交通大學(xué)
【公開日】2015年8月12日
【申請(qǐng)日】2015年4月29日