基于運(yùn)動目標(biāo)的視頻幀內(nèi)篡改檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動終端設(shè)備的快速發(fā)展，數(shù)字視頻在人們的生活中已經(jīng)必不可少，數(shù)據(jù)量已呈現(xiàn)爆炸式增長，而作為司法證據(jù)已經(jīng)越來越受到重視。然而，隨著各種視頻編輯軟件等多媒體處理技術(shù)的發(fā)展，使得人們更容易的篡改數(shù)字視頻和圖像，導(dǎo)致多媒體信息的不可靠。如果將視頻作為法庭證據(jù)，將很難保證該視頻的真實性。因此，對于視頻篡改檢測領(lǐng)域的研究已經(jīng)成了一個重要的研究方向。目前該領(lǐng)域研究主要分為兩大類：一類是視頻幀間篡改檢測；另一類是視頻幀內(nèi)篡改檢測。視頻幀

2、間篡改檢測技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，越來越多的學(xué)者和工程師進(jìn)入這一領(lǐng)域，并取得了較好的科研成果。而視頻幀內(nèi)取證技術(shù)研究則是近幾年開始興起的研究方向，研究成果還相對較少，仍有大量的未知領(lǐng)域有待進(jìn)一步深入和探索。
　　考慮到人眼對視頻中的運(yùn)動物體更為敏感，因而篡改的常見形式是基于運(yùn)動物體的篡改，例如對視頻中連續(xù)多幀存在的運(yùn)動物體復(fù)制-粘貼到視頻的另一段連續(xù)區(qū)域這種篡改模式。鑒于此，本文提出了一種基于運(yùn)動目標(biāo)預(yù)檢機(jī)制的視頻幀內(nèi)運(yùn)動目標(biāo)復(fù)制-粘貼

3、篡改檢測算法。
　　第一，引入了運(yùn)動目標(biāo)預(yù)處理機(jī)制，用于檢測和跟蹤視頻內(nèi)的運(yùn)動目標(biāo)。對于視頻中按時間順序出現(xiàn)的所有運(yùn)動目標(biāo)，利用背景建模算法和卡爾曼濾波器對其進(jìn)行跟蹤標(biāo)定，記錄下每個運(yùn)動目標(biāo)在幀中的活動區(qū)域，為算法的下一步提取時空域的特征做鋪墊。通過有針對性的對疑似篡改幀進(jìn)行檢測而過濾掉大量無關(guān)的真實視頻幀，明顯的提升了算法檢測性能，降低了算法的時間復(fù)雜度。
　　第二，針對視頻中連續(xù)多幀存在的運(yùn)動目標(biāo)復(fù)制-粘貼到視頻的另一段