一种视频伪造检测方法、系统、存储介质、视频监控终端技术方案

本发明专利技术属于视频监控信息处理技术领域，公开了一种视频伪造检测方法、系统、存储介质、视频监控终端，将视频帧序列划分为重叠子帧组，并将每个子帧组作为查询片段进行相似性检查；将子帧组组内的相邻帧相关关系作为子帧组特征，计算子帧组之间的相似性；如果相相似性大于阈值，则选择相应子帧组作为伪造帧组候选；通过检测子帧组组内的相邻帧时间关系确定伪造类型和位置。本发明专利技术对样本视频进行两种帧复制伪造，用所提出方法进行检测，将所有样本视频的结果进行平均得到最终结果，实验结果表明，本发明专利技术的方法能够有效检测视频中的复制伪造，对两种类型的复制伪造都能有效检测并确定位伪造位置，与文献算法相比，查准率和查全率更高。

【技术实现步骤摘要】
一种视频伪造检测方法、系统、存储介质、视频监控终端
本专利技术属于视频监控信息处理
，尤其涉及一种视频伪造检测方法、系统、存储介质、视频监控终端。
技术介绍
目前，视频监控不仅是社会安防领域的重要手段，还是司法取证的重要途径。由于视频监控系统的广泛应用，视频监控摄像机数量不断增长，海量监控视频数据面临着被篡改的安全挑战。确保监控视频数据的完整性和真实性至关重要。视频监控是预防违法犯罪、保障社会和谐稳定的有力手段。在司法取证领域，监控视频是法庭和调查人员了解真相的重要依据。然而，快速发展的视频编辑技术使得监控视频内容的真实性备受质疑。为了保证监控视频的真实性和可靠性，需要对监控视频进行伪造检测，以辨别视频的真伪。视频伪造目前主要分为两种类型：帧内伪造和帧间伪造。前者发生在空域或时空域中，对视频帧内内容进行伪造，例如将视频帧中的一部分替换成其他视频帧的内容等；后者发生在时域，以视频帧为最小单位进行伪造，例如插入帧、复制帧和删除帧。帧间伪造由于其方便性和隐蔽性而常用于监视视频。主动检测技术和被动检测技术是视频进行真实性取证的主要技术。主动技术需要在伪造发生之前嵌入先验信息，这种技术需要软件和摄像机制造商支持，以便在分发之前将身份验证信息插入视频图像中。被动技术则跟踪视频内容和结构的属性来验证真实性，相比主动技术更实用。被动技术多停留在图像层面，虽然数字图像和视频被动检测技术有了长足的发展，但尽管如此，数字视频伪造检测技术并没有像数字图像伪造检测技术那样发展成熟。由于视频中相邻帧在时间域和空间域高度相关，视频帧间伪造操作会改变视频相邻帧之间的相关性，研究人员多以此为基础判断视频是否被伪造。先前的基于相邻帧相关性的检测方法需要比较任意长度和位置中所有可能的帧来搜索重复项，计算复杂度高，尤其是在对于相关性伪造程度较高以及数据帧数较多时，针对两种帧间重复伪造的查准率和查重率都比较低。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前基于相邻帧相关性的检测方法需要比较任意长度和位置中所有可能的帧来搜索重复项，计算复杂度高，针对两种帧间重复伪造的查准率和查重率都比较低。解决以上问题及缺陷的难度为：在和数字图像相比具有时间域和空间域的视频检测难度很高，技术也不成熟，而传统基于相关性的检测方法计算复杂度很高，在复杂条件如相关性伪造程度高以及数据帧较多时，可靠性比较低。解决以上问题及缺陷的意义为：视频监控作为重要取证手段，如果视频伪造监测技术的可靠性不高，那么通过各种摄像设备采集到的视频数据的可信性将会受到严重影响。在视频被伪造后却难以检测，或者查准率和查重率较低时，司法的公正性和正确性将会受到严重影响。因此，提高视频伪造检测技术的可靠性，非常有意义。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种视频伪造检测方法、系统、存储介质、视频监控终端。本专利技术是这样实现的，一种视频伪造检测方法，所述视频伪造检测方法将视频帧序列划分为重叠子帧组，并将每个子帧组作为查询片段进行相似性检查；将子帧组组内的相邻帧相关关系作为子帧组特征，计算子帧组之间的相似性；如果相相似性大于阈值，则选择相应子帧组作为伪造帧组候选；通过检测子帧组组内的相邻帧时间关系确定伪造类型和位置。本方法经过试验后，能明显地提高对帧间重复伪造的查准率和查重率，确保了检测的可靠性。进一步，所述视频伪造检测方法包括：第一步，将视频帧组为单元构建相关性矩阵，确定可疑复制帧组后再对组内帧序列进行下一步检测；第二步，以视频帧组为单位进行视频伪造检测，确定可疑的视频帧组；第三步，确定视频帧组后需要对多个视频帧组进行合并，以还原完整的视频序列；第四步，根据视频帧组组内相关性对视频复制伪造类型进行分析，定位复制视频帧位置。进一步，所述第一步将视频帧组为单元构建相关性矩阵，确定可疑复制帧组后再对组内帧序列进行下一步检测包括：(1)划分视频帧组，将待测试的长度为n的视频分解为视频帧，通过滑动窗口将视频划分为多个长度为l的视频重叠帧组，长度为n的视频被划分为n-l+1个视频帧组，用m表示n-l+1。用swi表示从第i帧开始的长度为l的帧组，swi(k)表示该视频帧组中的第k帧，其中i∈[1,m]，k∈[1,l]；(2)组内相邻视频帧相关性表示，使用PRNU噪声的NCC关联值反映相邻视频帧的相关性；使用基于小波去噪的方法获取视频帧的PRNU噪声，从每个颜色通道对视频帧进行去噪，从原始帧中减去降噪帧得到的PRNU，分配每个通道的不同权重，将得到的PRNU串联起来形成最终估计PRNU；相邻视频帧的PRNU噪声关联值计算公式：其中，r代表视频帧r，代表在视频帧r上的像素(x,y)处的噪声残留，uWr表示视频帧r的噪声残差的平均值；用ei表示第i个视频帧组的组内相邻帧间相关关系，对视频帧组组内的每一对相邻帧进行相似性计算，其中i∈[1,m]，ei组合在一起形成数组E：(3)视频帧组间相似性表示，视频帧组划分完毕后，计算每个组和其他所有组之间的相似性ci，j，并将值组合以形成m×m维的相关矩阵C，在矩阵C的每一行中，保持子帧组与其他子帧组的相似值ci,j；计算完所有视频帧组之间的相似性之后，对矩阵C进行进一步简化得到最终矩阵。进一步，如果相似值ci,j大于指定阈值，则令ci,j＝1，相关的两个视频帧组都被视为重复伪造候选，否则，令ci,j＝0；将使用相关系数作为相似度的度量，两个向量和之间的相关系数由下式给出：其中ui和vi是和的第i个元素，而γu和γv分别为和的均值。进一步，所述第二步确定视频帧组，视频中复制的一段视频帧序列被定义的滑动窗口分割成多部分时，对包含重复帧的多个视频帧组进行合并以获得完整的视频复制片段；采用合并策略对视频帧组进行合并，如果判定重复的两个视频帧组与另外两个判定重复的视频帧组的对应序列差值相等，则将视频帧组进行去重合并。进一步，所述第三步帧间复制伪造判断，当一组帧被复制时，帧间相似关系也被复制；当某个视频帧被伪造时，视频帧中的噪声残差的相关值通常根据所使用的的伪造方式而改变；若伪造类型是连续帧复制伪造，则在其伪造序列中不存在单帧重复，伪造序列连续帧间的相似性处于合理阈值之内；若伪造类型是单帧多次重复伪造，则其连续帧之间的相似性会增加。进一步，所述第四步对伪造帧组进行定位，提取视频帧组与原始视频序列拼接位置的视频帧，计算其与相邻帧的相似性，选取相似度低的一组作为伪造帧组，另一组作为原始帧组，确定伪造区域。本专利技术的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求任意一项所述包括下列步骤：将视频帧序列划分为重叠子帧组，并将每个子帧组作为查询片段进行相似性检查；将子帧组组内的相邻帧相关关系作为子帧组特征，计算子帧组之间的相似性；如果相相似性大于阈值，则选择相应子帧组作为伪造帧组候选；通过检测子帧组组内的相邻帧时间关系确定伪造类型和位置。本专利技术的另一目的在于提供一种实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频伪造检测方法，其特征在于，所述视频伪造检测方法将视频帧序列划分为重叠子帧组，并将每个子帧组作为查询片段进行相似性检查；将子帧组组内的相邻帧相关关系作为子帧组特征，计算子帧组之间的相似性；如果相相似性大于阈值，则选择相应子帧组作为伪造帧组候选；通过检测子帧组组内的相邻帧时间关系确定伪造类型和位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频伪造检测方法，其特征在于，所述视频伪造检测方法将视频帧序列划分为重叠子帧组，并将每个子帧组作为查询片段进行相似性检查；将子帧组组内的相邻帧相关关系作为子帧组特征，计算子帧组之间的相似性；如果相相似性大于阈值，则选择相应子帧组作为伪造帧组候选；通过检测子帧组组内的相邻帧时间关系确定伪造类型和位置。


2.如权利要求1所述的视频伪造检测方法，其特征在于，所述视频伪造检测方法包括：
第一步，将视频帧组为单元构建相关性矩阵，确定可疑复制帧组后再对组内帧序列进行下一步检测；
第二步，以视频帧组为单位进行视频伪造检测，确定可疑的视频帧组；
第三步，确定视频帧组后需要对多个视频帧组进行合并，以还原完整的视频序列；
第四步，根据视频帧组组内相关性对视频复制伪造类型进行分析，定位复制视频帧位置。


3.如权利要求2所述的视频伪造检测方法，其特征在于，所述第一步将视频帧组为单元构建相关性矩阵，确定可疑复制帧组后再对组内帧序列进行下一步检测包括：
(1)划分视频帧组，将待测试的长度为n的视频分解为视频帧，通过滑动窗口将视频划分为多个长度为l的视频重叠帧组，长度为n的视频被划分为n-l+1个视频帧组，用m表示n-l+1，用swi表示从第i帧开始的长度为l的帧组，swi(k)表示该视频帧组中的第k帧，其中i∈[1,m]，k∈[1,l]；
(2)组内相邻视频帧相关性表示，使用PRNU噪声的NCC关联值反映相邻视频帧的相关性；使用基于小波去噪的方法获取视频帧的PRNU噪声，从每个颜色通道对视频帧进行去噪，从原始帧中减去降噪帧得到的PRNU，分配每个通道的不同权重，将得到的PRNU串联起来形成最终估计PRNU；相邻视频帧的PRNU噪声关联值计算公式：



其中，r代表视频帧r，代表在视频帧r上的像素(x,y)处的噪声残留，uWr表示视频帧r的噪声残差的平均值；
用ei表示第i个视频帧组的组内相邻帧间相关关系，对视频帧组组内的每一对相邻帧进行相似性计算，其中i∈[1,m]，ei组合在一起形成数组E：



(3)视频帧组间相似性表示，视频帧组划分完毕后，计算每个组和其他所有组之间的相似性ci，j，并将值组合以形成m×m维的相关矩阵C，在矩阵C的每一行中，保持子帧组与其他子帧组的相似值ci,j；计算完所有视频帧组之间的相似性之后，对矩阵C进行进一步简化得到最终矩阵。


4.如权利要求3所述的视频伪造检测方法，其特征在于，如果相似值ci,j大于指定阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈玉龙，胡天柱，刘宇鹃，赵振，翟开放，祝幸辉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61