【技术实现步骤摘要】
基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法及系统
[0001]本专利技术涉及视频重压缩检测
，具体地，涉及一种基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法及系统。
技术介绍
[0002]随着科技的进步,功能强大的视频编辑软件的推出,人们可以非常方便的对数字视频进行编辑修改。如果为了歪曲事实、颠倒黑白、破坏社会秩序、影响社会诚信而对数字视频的内容进行篡改,无疑会对社会产生极其恶劣的影响,危及社会信息安全。为此数字视频篡改取证研究变得非常必要,具有非常重要的现实意义。数字视频被动取证技术是通过分析视频数据的统计特性或检测篡改视频时遗留的痕迹来判断视频是否遭受篡改。现有的数字视频被动取证技术一般根据数字视频的篡改方式不同而设计不同的篡改检测算法。数字视频被动取证技术不依赖外加的辅助信息，完全依靠视频自身的数据信息判断视频的真实性和完整性，所以被动取证技术应用面更广。
[0003]双压缩检测作为被动取证技术的分支，其原理为，视频信息在拍摄完成时，处于未压缩状态，为了储存和传送的方便，需要对其进行压缩，而攻击者想要对视...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法，其特征在于，包括：步骤S1：对待检测视频进行解码，并获得解码后的视频帧图片，解码过程中提取各帧间编码帧的编码模式信息，其中包括各类帧间编码模式的频次以及运动矢量残差数据；步骤S2：对于提取的编码模式信息，采用空间尺度上的特征融合构建帧间编码差异的特征序列；步骤S3：通过投票算法对所述特征序列进行分析，定位异常帧位置；步骤S4：对于异常帧序列进行时域分析，判断待检测视频是否经历双压缩；步骤S5：若视频经历了双压缩，则进一步推断首次压缩中的GOP长度。2.根据权利要求1所述的基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S1.1：使用修改后的HMdecoder解码器解码视频；步骤S1.2：将每一视频帧分为互不重叠的4*4的小块；步骤S1.3：统计每个小块所采用的帧间预测模式，若预测模式为AMVP，则额外提取该小块的水平运动向量残差和垂直运动向量残差。3.根据权利要求1所述的基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法，其特征在于，所述步骤S2中构建特征序列包括：步骤S2.1：计算每帧采用SKIP模式小块的数量，记为V
skip
；步骤S2.2：计算每帧采用MERGE模式小块的数量，记为V
merge
；步骤S2.3：计算每帧采用AMVP模式小块的数量，记为V
Amvp
；步骤S2.4：计算每帧AMVP编码过程中产生的水平运动向量残差的平均值，记为V
hor
，其计算公式为：其中，n代表该帧内所有采用AMVP模式的编码小块，hor(m)代表第m个小块编码后的水平运动向量残差值；步骤S2.5：计算每帧AMVP编码过程中产生的垂直运动向量残差的平均值，记为V
ver
，其计算公式为：其中，n代表该帧内所有采用AMVP模式的编码小块，ver(m)代表第m个小块编码后的垂直运动向量残差值；步骤S2.1～步骤S2.5计算出的特征即为构建的特征序列。4.根据权利要求3所述的基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法，其特征在于，所述步骤S3包括：步骤S3.1：对特征序列，做如下判断，判断条件分别为：(1)当前帧V
skip
特征值小于前后两帧；(2)当前帧V
merge
特征值小于前后两帧；(3)当前帧V
Amvp
特征值大于前后两帧；
(4)当前帧V
hor
特征大于前后两帧；(5)当前帧V
ver
特征大于前后两帧；步骤S3.2：如果目标帧的特征序列满足步骤S3.1中的所有特征，则将该帧判定为异常帧；步骤S3.3：视频内的所有异常帧形成一个异常帧序列，记为P。5.根据权利要求4所述的基于运动矢量残差的HEVC视频双压缩取证方法，其特征在于，所述步骤S4中进行双压缩检测的步骤如下：步骤S4.1：对异常帧序列P进行时域分析，计算潜在的单次压缩GOP长度序列，记为C，定义为：其中，n1,n2为序列P中不同的两帧，GCD(n1,n2)为n1,n2的最大公约数；步骤S4.2：对于C中的每个GOP长度c，计算其频数，记为φ(c)，定义为：其中，δ(x)代表示性函数；步骤S4.3：对于C中所有元素，计算φ...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋兴浩，寿利奔，孙锬锋，许可，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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