基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，本发明专利技术通过分析运动补偿帧插值过程中引起的模糊效果或失真边界或结构，利用切比雪夫矩优异的形状描述能力，实现插值帧的检测。本发明专利技术针对经过压缩的和被污染的(出现瞬间模糊或噪声)虚假高帧率视频，能有效的检测插值帧篡改，为真实环境的虚假高帧率视频的检测提供有效的方法。

Detection of Interpolation Tampering in Video Motion Compensation Frames Based on Chebyshev Matrix

【技术实现步骤摘要】
基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法
本方法涉及视频信息安全领域，具体涉及一种基于视频运动补偿帧插值篡改的检测方法。
技术介绍
随着视频拍摄设备的普及，数字视频丰富了我们的日常生活，也促进了视频自拍和分享的流行。但是，很多拍摄设备，例如智能手机，拍摄质量不理想，视频帧率达不到高清标准。为了能在视频分享网站，例如抖音和优酷等，获取较高的播放率，用户可能将获取的原始低帧率视频分享到这些网站前可能通过简单易操作的视频编辑软件，例如MVTools和MSU等将其帧率进行基于运动补偿的视频帧插值操作，合成出具有较少可视效应的虚假高帧率视频。同时，视频监控已经普及到我们日常生活，伪造者有时为了篡改某个时间段的视频对象而需要将不同时间段不同摄像机拍摄的视频拼接到一起，这中间可能由于不同摄像机拍摄存在不同的帧率视频，伪造者必然会将这些视频进行运动补偿视频帧插值以达到整个合成视频帧率的一致。运动补偿帧插值(Motioncompensationframeinterpolation,MCFI)主要根据运动对象的运动轨迹在原始帧间插入新的视频帧来实现视频帧率篡改的操作。其中，运动对象的运动轨迹通过运动估计方法(Motionestimation,ME)估计，插值帧的生成利用运动补偿合成方法(Motioncompensationsynthesis,MCS)产生。这种方式产生的新的视频帧更符合视频对象的运动规律，更逼近原始视频帧，由此，使用这种方法生成的高帧率视频不会留下任何明显可见的视频效应，更能满足用户的需求。这种方式也普遍集成到了高级的视频编辑工具中，例如MSU或MVTools等。视频帧插值(Videoframeinterpolation,VFI)有两种情况，一种情况是帧复制或帧平均，也就是说在两个原始帧间插入的视频帧为两帧中的前一帧或是这两帧对应像素点数值和的平均；这类方法在产生的上转换视频中容易出现人眼容易感知的鬼影或运动抖动现象；另一种情况就是专利技术涉及的运动补偿帧插值MCFI。针对第一种情况引起的帧率变化的鉴别，主要的步骤就是计算相邻两帧间的帧间相关性，也就是结构相似度SSIM，并对计算出来的相似度进行进一步的判断，由于帧复制视频上转换方式生成的插入帧为插入点的前一帧的直接复制，这样插入帧与前一帧间就具有一致的结构，也必然具有较高的结构相似度，一般都会大于等于99.5％阈值，所以一旦帧间相似度大于等于这个阈值，就可以将该帧判断为插入帧，同时将该位置设置为1；而原始视频帧间由于存在运动对象，运动对象发生变化，从而视频帧间的结构必然相似度较低，所以，一旦小于阈值就判断为原始帧，设置该位置为0，从而在视频的时间轴方向就转变为0,1值序列，由于视频上转换过程是周期性的在相邻两个原始帧间生成上转帧，这样上述生成的0，1序列必然呈现周期性，通过转变到频率域中分析可以得出最大幅值位置，从而计算出视频原始帧率。针对采用帧复制方式实现帧插值的篡改高帧率视频，由于帧复制产生的视频插入帧与前一帧相同，具有较高的结构相似度，而采用运动补偿方式生成的插入帧充分考虑帧内运动对象的运动轨迹，在运动补偿帧插值方法利用各种运动估计技术获取运动对象的真实运动轨迹并在这个运动轨迹上采用运动补偿策略生成符合运动规律的视频帧，这类生成的视频帧更加符合原始视频帧，从而它与前一帧的结构相似度就会小于99.5％这个阈值，从而现有的针对帧复制判断方法无法准确的定位它们。而本专利技术实现由运动补偿帧插值方法产生的高帧率视频中插值帧的检测，能克服该专利或技术的缺点。此外，目前在视频运动补偿帧插值篡改判别方法和技术方面，主要集中在未压缩视频和无污染的实验室检测环境，而在真实的场景中，视频一般都经过压缩且可能被污染而产生噪声或模糊现象，对于这种情况却没有可靠的检测技术和手段。视频经过压缩会退化边界和平均纹理从而导致已有的技术和手段性能退化，噪声或模糊现象的出现也会导致计算的边界能量和平均纹理的提取出现误判，从而无法正确检测插值帧。而本专利技术利用切比雪夫矩阵优异的对象形状表征能力，克服现有专利或技术的缺点。名词解释：1、运动补偿帧插值：根据相邻两个原始视频帧使用运动估计算法计算运动对象的运动轨迹，依据运动轨迹在两帧间合成新的视频帧。2、虚假高帧率视频：在原始低帧率视频中，利用运动补偿帧插值技术合成一系列新的视频帧，从而使得视频的帧率增加，伪造高帧率视频。3、切比雪夫矩：一种性能优异的对象形状描述符，能较好的描述对象的轮廓，由于由运动补偿合成的新的视频帧存在边界形状的变化，例如，结构失真和模糊现象，切比雪夫矩能捕捉这些变化从而能实现虚假高帧率视频的检测。4、滑动窗口检测：在视频时间域角度，连续数帧，一般默认为3帧，为一个窗口，在这个窗口中计算某个特征量的变化规律来判定异常，本专利技术采用的特征量为切比雪夫矩的能量均值和。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，本专利技术能在压缩状态下检测由运动补偿帧插值合成的虚假高帧率视频，同时，也能检测被噪声和模糊污染的虚假高帧率视频。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案为：一种基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，包括如下步骤：步骤一、输入待检测视频，并去除待检测视频中的静止视频帧；步骤二、将待检测视频进行场景划分；步骤三、提取待测视频的某个视频场景的第二帧，计算所述某个视频场景的第二帧与前一帧的能量残差；步骤四、计算视频帧中具有运动矢量的图像块的能量残差和的均值，并设定大于均值a倍的数值作为阈值，大于阈值的即为具有高能量残差的图像块，提取具有高能量残差的图像块组成集合L1；进一步提取集合L1中能量残差的图像块的形状变化；步骤五、计算高能量残差图像块集合L1的高阶切比雪夫矩阵绝对值和的均值SATM：步骤六、遍历当前视频场景中的所有视频帧，直到最后一个视频帧，如果没有遍历完，则返回步骤三；否则，执行步骤七；步骤七、整个场景的SATM值计算完，执行滑动窗口检测插值帧；执行过程如下：首先，针对场景中的第t帧，如果它的SATM值满足SATM(t-1)＞SATM(t)且SATM(t)＜SATM(t+1)其中SATM(t-1),SATM(t)和SATM(t+1)分别为连续三帧ft-1,ft和ft+1的高阶切比雪夫矩绝对值和的均值SATM；且计算第t帧的SATM值与两个相邻帧的SATM值的均值的比值TDt，计算公式如下:如果TDt小于阈值，则它为插值帧，否则为原始视频帧；最后，针对整个视频场景执行滑动窗口，检测出所有插值帧，识别出原始帧。步骤八、遍历待检测视频中的所有场景，如果还有划分的场景未被检测，则返回步骤三。进一步的改进，所述步骤八中遍历待检测视频中的所有场景后，则进行步骤九：插值帧检测结果校正：首先，通过滑动窗口检测插值帧可能存在的插值周期；然后，统计待检测视频检测出的每种插值周期出现的次数，选择出现次数最高的两种插值周期作为可选集合；对于在可选集合中的每个插值周期，统计待测视频的插值帧出现的插值周期包含的视频帧帧数目，计算可选集合中每个插值周期包含的视频帧帧数目与待检测视频的所有帧数目的比值s来决定哪个插值周期能最好的解释待测视频的插值周期；如果某个插值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、输入待检测视频，并去除待检测视频中的静止视频帧；步骤二、将待检测视频进行场景划分；步骤三、提取待测视频的某个视频场景的第二帧，计算所述某个视频场景的第二帧与前一帧的能量残差；步骤四、计算视频帧中具有运动矢量的图像块的能量残差和的均值，并设定大于均值a倍的数值作为阈值，大于阈值的即为具有高能量残差的图像块，提取具有高能量残差的图像块组成集合L1；进一步提取集合L1中能量残差的图像块的形状变化；步骤五、计算高能量残差图像块集合L1的高阶切比雪夫矩阵绝对值和的均值SATM：步骤六、遍历当前视频场景中的所有视频帧，直到最后一个视频帧，如果没有遍历完，则返回步骤三；否则，执行步骤七；步骤七、整个场景的SATM值计算完，执行滑动窗口检测插值帧；执行过程如下：首先，针对场景中的第t帧，如果它的SATM值满足SATM(t‑1)＞SATM(t)且SATM(t)＜SATM(t+1)其中SATM(t‑1),SATM(t)和SATM(+t1)分别为连续三帧ft‑1,ft和ft+1的高阶切比雪夫矩绝对值和的均值SATM；且计算第t帧的SATM值与两个相邻帧的SATM值的均值的比值TDt，计算公式如下:...

【技术特征摘要】
1.一种基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、输入待检测视频，并去除待检测视频中的静止视频帧；步骤二、将待检测视频进行场景划分；步骤三、提取待测视频的某个视频场景的第二帧，计算所述某个视频场景的第二帧与前一帧的能量残差；步骤四、计算视频帧中具有运动矢量的图像块的能量残差和的均值，并设定大于均值a倍的数值作为阈值，大于阈值的即为具有高能量残差的图像块，提取具有高能量残差的图像块组成集合L1；进一步提取集合L1中能量残差的图像块的形状变化；步骤五、计算高能量残差图像块集合L1的高阶切比雪夫矩阵绝对值和的均值SATM：步骤六、遍历当前视频场景中的所有视频帧，直到最后一个视频帧，如果没有遍历完，则返回步骤三；否则，执行步骤七；步骤七、整个场景的SATM值计算完，执行滑动窗口检测插值帧；执行过程如下：首先，针对场景中的第t帧，如果它的SATM值满足SATM(t-1)＞SATM(t)且SATM(t)＜SATM(t+1)其中SATM(t-1),SATM(t)和SATM(+t1)分别为连续三帧ft-1,ft和ft+1的高阶切比雪夫矩绝对值和的均值SATM；且计算第t帧的SATM值与两个相邻帧的SATM值的均值的比值TDt，计算公式如下:如果TDt小于阈值，则它为插值帧，否则为原始视频帧；最后，针对整个视频场景执行滑动窗口，检测出所有插值帧，识别出原始帧。步骤八、遍历待检测视频中的所有场景，如果还有划分的场景未被检测，则返回步骤三。2.如权利要求1所述的基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，其特征在于，所述步骤八中遍历待检测视频中的所有场景后，则进行步骤九：插值帧检测结果校正：首先，通过滑动窗口检测插值帧可能存在的插值周期；然后，统计待检测视频检测出的每种插值周期出现的次数，选择出现次数最高的两种插值周期作为可选集合；对于在可选集合中的每个插值周期，统计待测视频的插值帧出现的插值周期包含的视频帧帧数目，计算可选集合中每个插值周期包含的视频帧帧数目与待检测视频的所有帧数目的比值s来决定哪个插值周期能最好的解释待测视频的插值周期；如果某个插值周期的对应的s≥于50％，则此插值周期被选中，另一个插值周期被舍弃；若两个插值周期的s均≤50％，而两个插值周期的s的和≥50％则两个插值周期均被选中；根据选择的插值周期核对插值帧检测结果并校正误判帧；若两个插值周期的s的和＜50％；则插值帧校正不执行。3.如权利要求1所述的基于切比雪夫矩阵的视频运动补偿帧插值篡改的检测方法，其特征在于，所述步骤二中，待检测视频进行场景划分的步骤如下：2.1)当前帧与前一帧均划分...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁湘陵，黄艳明，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43