一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法技术

本发明专利技术公开了一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法。本发明专利技术依次读入被篡改的视频序列的每一帧，通过计算机辅助跟踪来更新篡改区域的标记框位置，然后通过人工判定标记框的位置。如果计算机辅助识别的标记框偏离了篡改区域所在的位置，则通过鼠标修正标记框的位置。计算机辅助跟踪依据前一帧的标记框和当前帧被篡改区域的目标特征，通过运行在计算机上的目标跟踪算法，预测当前帧的标记框位置。本发明专利技术方法可以实现对篡改视频序列中视频篡改区域的标注，用输出的标记框表示视频篡改区域所在的位置。本发明专利技术将计算机识别视频篡改区域和人工标记相结合，解决了计算机自动识别跟踪不精确、人工标记效率低的问题，能够显著提升标注效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法
本专利技术属于多媒体信息安全领域，涉及视频标注技术，具体涉及一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法。
技术介绍
深度学习理论已经被广泛应用于视频图像处理、视频智能分析等领域，并且取得了较好的效果。当前，已经有不少学者开始在多媒体安全领域，利用基于深度学习的方法解决隐写分析、图像和视频的篡改检测等多媒体安全问题。然而，基于深度学习的视频篡改检测方法，需要大量的被标注过的视频样本进行训练。现有的可以公开获取的视频篡改取证数据库，由于包含的视频序列较少，还无法满足深度学习训练的数据需求。同时，视频标注过程是一项非常耗费时间和精力，并且枯燥无趣的工作。目前还没有公开的文献用于提升篡改视频的标注效率。本专利技术将计算机识别视频篡改区域和人工标记相结合，解决了计算机自动识别跟踪不精确、人工标记效率低的问题，可以满足视频被动取证研究中海量篡改视频标注的需求，是视频标注的一种解决方法，能够显著提升标注效率和准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法。本专利技术方法依次读入被篡改的视频序列的每一帧，通过计算机辅助跟踪来更新篡改区域的标记框位置，然后通过人工判定和修正标记框的位置，输出最终的篡改视频标注的标记框。具体步骤包括：步骤1.依次读入视频序列的每一帧：视频序列由若干幅在时间上连续且前后关联的图像构成，每幅图像为该视频序列的一帧；本方法依次对视频序列的每一帧进行篡改视频标注；步骤2.判断读入的每一幅视频图像帧是否被篡改：对于要标注的被篡改视频序列，都存在一个未被篡改的原始视频序列；对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过肉眼判定要标注的被篡改视频序列的当前帧是否被篡改；步骤3.如果当前视频图像帧为被篡改视频帧，则调用计算机辅助跟踪算法获取篡改区域的标记框；如果当前视频图像帧没有被篡改，则进入步骤6，输出标记框(0,0,0,0)；步骤4.判定计算机辅助跟踪输出的标记框是否需要人工修正：对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过视频帧差异确定标记框是否需要人工修正；如果需要人工修正，则进入步骤5；如果不需要人工修正，则进入步骤6，输出标记框(x,y,w,h)；步骤5.用鼠标人工修正标记框：计算机辅助跟踪输出的标记框有可能没有完全包含被篡改区域；用鼠标在视频图像上划出一个矩形区域，使之包含被篡改区域；用该矩形区域替换计算机辅助跟踪输出的标记框，完成标记框的人工修正；步骤6.输出标记框：矩形的标记框表示被篡改区域；标记框(x,y,w,h)表示左上角坐标为(x,y)、宽度为w、高度为h的矩形区域；特别的，用标记框(0,0,0,0)表示不存在篡改区域，即当前视频图像帧没有被篡改；步骤7.判定所有视频图像帧是否完成标注：如果没有，则回到步骤1继续进行标注；如果完成，则保存输出结果、退出程序。其中，步骤3中所述的计算机辅助跟踪算法，包括跟踪器初始化和更新标记框两部分。其中跟踪器初始化过程包括：创建跟踪器句柄、设定初始的标记框和初始化跟踪器；更新标记框过程包括：读入被篡改帧、调用跟踪器和更新标记框。跟踪器初始化过程在篡改视频标注算法启动时调用一次；更新标记框过程在每次读入被篡改帧时都执行一次。步骤3中所述的计算机辅助跟踪算法，算法接口以面向对象的编程思想进行封装，能够灵活选择不同的跟踪算法。算法接口被封装之后，创建跟踪器句柄通过调用OpenCV开源计算机视觉库中的函数实现：tracker＝Tracker_create("MIL")；其中，tracker为返回的跟踪器句柄，MIL为一种跟踪算法。可选用的其他跟踪算法包括：BOOSTING、MEDIANFLOW、TLD等。这些跟踪算法都可以通过调用OpenCV开源计算机视觉库实现。初始化过程通过调用如下函数实现：tracker.init(frame,bbox)；其中，frame为读入的视频帧数据，bbox为设定的初始标记框。更新标记框过程通过调用如下函数实现：bbox＝tracker.update(frame)；其中，frame为读入的视频帧数据，bbox为计算机辅助跟踪获取的标记框。本专利技术有益效果如下：本专利技术方法能够实现对篡改视频序列中视频篡改区域的标注，用输出的标记框表示视频篡改区域所在的位置。本专利技术将计算机识别视频篡改区域和人工标记相结合，解决了计算机自动识别跟踪不精确、人工标记效率低的问题，可以满足视频被动取证研究中海量篡改视频标注的需求，是视频标注的一种解决方法，能够显著提升标注效率和准确率。附图说明图1为本专利技术实施例所提供的篡改视频计算机辅助标注方法流程图。图2为本专利技术实施例所提供的计算机辅助标注算法流程图。图3为本专利技术实施例所提供的视频标注运行界面示意图。具体实施方式为了更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例给出一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法。图1为本专利技术实施例所提供的标注方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤101.依次读入视频序列的每一帧。视频序列由若干幅在时间上连续且前后关联的图像构成，每幅图像为该视频序列的一帧。本方法依次对视频序列的每一帧进行篡改视频标注。因此，需要将视频序列的每一帧依次读入到计算机中进行处理。步骤102.判断读入的每一幅视频图像帧是否被篡改。针对视频序列的篡改，可能只发生在该视频序列的某一时间段之内。因此，在篡改视频的标注过程中，需要先判断读入的视频图像帧是否存在篡改。对于要标注的被篡改视频序列，都存在一个未被篡改的原始视频序列；对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过肉眼判定要标注的被篡改视频序列的当前帧是否被篡改。步骤103.如果当前视频图像帧为被篡改视频帧，则调用本专利技术的计算机辅助跟踪算法获取篡改区域的标记框；如果当前视频图像帧没有被篡改，则进入步骤106，输出标记框(0,0,0,0)。步骤104.判定计算机辅助跟踪输出的标记框是否需要人工修正。对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过视频图像上的目标对象的不同，确定被篡改的区域。该区域即为需要用标记框标注出来的篡改区域。根据计算机辅助跟踪输出的标记框是否完整覆盖被篡改区域，即可确定标记框是否需要人工修正。如果需要人工修正，则进入步骤105；如果不需要人工修正，则进入步骤106，输出标记框(x,y,w,h)。步骤105.用鼠标在视频图像上修正标记框。如果计算机辅助跟踪输出的标记框没有完全包含被篡改区域，则用鼠标在视频图像上划出一个矩形区域，使之包含被篡改区域。用划出矩形区域替换计算机辅助跟踪输出的标记框，完成标记框的人工修正。步骤106.输出标记框。本专利技术方法用矩形的标记框表示被篡改区域。标记框(x,y,w,h)表示左上角坐标为(x,y)、宽度为w、高度为h的矩形区域。为了表示篡改视频序列中的未被篡改图像帧，本专利技术方法用标记框(0,0,0,0)表示该图像帧不存在篡改区域，即当前视频图像帧没有被篡改。步骤107.判定所有视频图像帧是否完成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法，该方法依次读入被篡改的视频序列的每一帧，通过计算机辅助跟踪来更新篡改区域的标记框位置，然后通过人工判定和修正标记框的位置，输出最终的篡改视频标注的标记框，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤1.依次读入视频序列的每一帧：视频序列由若干幅在时间上连续且前后关联的图像构成，每幅图像为该视频序列的一帧；本方法依次对视频序列的每一帧进行篡改视频标注；步骤2.判断读入的每一幅视频图像帧是否被篡改：对于要标注的被篡改视频序列，都存在一个未被篡改的原始视频序列；对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过肉眼判定要标注的被篡改视频序列的当前帧是否被篡改；步骤3.如果当前视频图像帧为被篡改视频帧，则调用计算机辅助跟踪算法获取篡改区域的标记框；如果当前视频图像帧没有被篡改，则进入步骤6，输出标记框(0,0,0,0)；步骤4.判定计算机辅助跟踪输出的标记框是否需要人工修正：对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过视频帧差异确定标记框是否需要人工修正；如果需要人工修正，则进入步骤5；如果不需要人工修正，则进入步骤6，输出标记框(x,y,w,h)；步骤5.用鼠标人工修正标记框：计算机辅助跟踪输出的标记框有可能没有完全包含被篡改区域；用鼠标在视频图像上划出一个矩形区域，使之包含被篡改区域；用该矩形区域替换计算机辅助跟踪输出的标记框，完成标记框的人工修正；步骤6.输出标记框：用矩形的标记框表示被篡改区域；标记框(x,y,w,h)表示左上角坐标为(x,y)、宽度为w、高度为h的矩形区域；特别的，用标记框(0,0,0,0)表示不存在篡改区域，即当前视频图像帧没有被篡改；步骤7.判定所有视频图像帧是否完成标注：如果没有，则回到步骤1继续进行标注；如果完成，则保存输出结果，然后退出。...

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机辅助跟踪的篡改视频标注方法，该方法依次读入被篡改的视频序列的每一帧，通过计算机辅助跟踪来更新篡改区域的标记框位置，然后通过人工判定和修正标记框的位置，输出最终的篡改视频标注的标记框，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤1.依次读入视频序列的每一帧：视频序列由若干幅在时间上连续且前后关联的图像构成，每幅图像为该视频序列的一帧；本方法依次对视频序列的每一帧进行篡改视频标注；步骤2.判断读入的每一幅视频图像帧是否被篡改：对于要标注的被篡改视频序列，都存在一个未被篡改的原始视频序列；对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过肉眼判定要标注的被篡改视频序列的当前帧是否被篡改；步骤3.如果当前视频图像帧为被篡改视频帧，则调用计算机辅助跟踪算法获取篡改区域的标记框；如果当前视频图像帧没有被篡改，则进入步骤6，输出标记框(0,0,0,0)；步骤4.判定计算机辅助跟踪输出的标记框是否需要人工修正：对比原始视频序列和被篡改视频序列在当前时刻的视频图像帧，即可通过视频帧差异确定标记框是否需要人工修正；如果需要人工修正，则进入步骤5；如果不需要人工修正，则进入步骤6，输出标记框(x,y,w,h)；步骤5.用鼠标人工修正标记框：计算机辅助跟踪输出的标记框有可能没有完全包含被篡改区域；用鼠标在视频图像上划出一个矩形区域，使之包含被篡改区域；用该矩形区域替换计算机辅助跟踪输出的标记框，完成标记框的人工修正；步骤6.输出标记框：用矩形的标记框表示被篡改区域；标记框(x,y,w,h)表示左上角坐标为(x,y)、宽度为w、高度为h的矩形区域；特别的，用标记框(0,0,0,0)表示不存在篡改区域，即当前视频图像帧没有被篡改；步骤7.判定所有视频图像帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚晔，吴铤，史本云，任一支，胡伟通，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33