【技术实现步骤摘要】
一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法
本专利技术涉及互联网和多媒体
，特别是一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法。
技术介绍
随着互联网和多媒体技术的蓬勃发展，数字视频的广泛应用，数字视频内容的真实性问题日益严峻，许多功能强大的视频处理软件不断涌现，使得非专业人员也可以方便地利用工具对视频内容进行修改，达到以假乱真的效果。经过篡改后的视频其内容和意义通常会发生改变，如果这些视频被非法使用，则可能会破坏司法公正，甚至影响社会稳定。因此对于数字视频的来源和内容的真实性判定日益迫切，数字视频取证也成为信息安全领域极为重要的研究课题之一。视频区域复制粘贴是视频篡改中常用的篡改方式，这种篡改方式通过增加或者遮挡视频中已有的区域，从而达到改变视频所表达内容的目的。通常情况下，篡改者会根据需要对篡改区域进行一定的变换(如平移、旋转、放大、缩小、镜像等)，以促使篡改效果更加逼真，并降低篡改被发现的概率。数字视频数据的海量、高维、非线性等特点给视频篡改取证方法的研究带来了巨大的挑战。尽管目前国内外已有不少学者开展了相关研究，并提出了多种不同的篡改检测方法，但这些方...
【技术保护点】
1.一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对被测视频当前帧提取特征点；步骤S2：获取特征点匹配集；步骤S3：消除特征点匹配集中的误匹配点；步骤S4：判断是否为篡改帧；若是则进入步骤S5，否则，返回步骤S1；步骤S5：定位后续帧可疑篡改区域，并对各后续帧可疑篡改区域依次进行验证；步骤S6：判断当前帧是否为最后一帧，若是则停止检测，否则返回步骤S1。
【技术特征摘要】
1.一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对被测视频当前帧提取特征点；步骤S2：获取特征点匹配集；步骤S3：消除特征点匹配集中的误匹配点；步骤S4：判断是否为篡改帧；若是则进入步骤S5，否则，返回步骤S1；步骤S5：定位后续帧可疑篡改区域，并对各后续帧可疑篡改区域依次进行验证；步骤S6：判断当前帧是否为最后一帧，若是则停止检测，否则返回步骤S1。2.根据权利要求1所述的一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法，其特征在于：步骤S1中，采用改进型MI-SIFT算法提取特征点。3.根据权利要求2所述的一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法，其特征在于：步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：在提取特征前先对视频帧进行缩小处理，将视频帧缩小到原尺寸的80％；步骤S12：记待测视频当前帧为Icurrent，使用MI-SIFT算法提取Icurrent特征点，得到特征矩阵MX，每一个特征点包含128维数据，其中特征矩阵MX如下式所示：式中，fnb表示第n个特征点mxn中的第b个分量；步骤S13：使用主成分分析法对特征矩阵MX进行降维处理，将每个特征点的特征维数下降至32维。4.根据权利要求1所述的一种篡改区域经过几何变换的伪造视频检测方法，其特征在于：步骤S2中，采用最近邻与次近邻的比值来确定特征匹配点，具体为：步骤S21：对于任意一个特征点，计算该点与其它特征点的欧氏距离，并将其按照升序排列，写成如下形式：MDn＝{mdn1,mdn2,...,mdni,...}0＜n＜b-1,1＜i＜b；式中，MDn表示第n个特征点与其它特征点欧氏距离按照升序排列后的向量，mdn1表示第n个特征点与最近特征点的欧氏距离，mdn2表示第n个特征点与次近特征点的欧氏距离，以此类推；步骤S22：假设mdn1为第n个点与其最近特征点的欧氏距离，mdn2为第n个点与其次近特征点的欧氏距离，若第n个点与其最近特征点的欧氏距离为一对匹配点，则必须满足：mdn1/mdn2＜Tmd其中Tmd∈(0,1)；式中，Tmd为设定的欧式距离比阈值；步骤S23：重复步骤S21与步骤S22，直到当前帧的每个特征点都经过上述匹配，最终得到当前帧的特征点匹配集MQ和MW，即MQ＝{mq1,mq2,...,mqi,...}，MW＝{mw1,mw2,...,mwi,...}，其中mq...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。