一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法和装置，包括以下步骤：对视频进行拆帧得到视频图像帧经过预处理得到残差图，利用LRCN模型对残差图提取时空特征；基于搜索算法将视频文件转换为基于结构路径的结构特征；综合时空特征和结构特征进行视频社交媒体平台的溯源判断，这样通过综合使用视频帧画面压缩特征和视频容器结构特征，来大大提升溯源准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多媒体溯源，具体涉及一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法和装置。

技术介绍

1、

2、视频社交媒体平台溯源技术的主要目的是追溯网络视频的来源平台，能够较好地维护网络环境的真实可信。网络多媒体溯源技术能够追踪鉴别多媒体来源，进而有效缓解该现状。视频社交媒体平台溯源技术是该领域的研究热点。当通过社交网络和消息应用程序上传和共享多媒体内容时，考虑到优化传输带宽和播放质量，大多数平台都会采用特定的压缩和裁剪方法对多媒体内容进行预处理操作，考虑到一些多媒体、网络攻击手段，这些压缩预处理算法大多不作公开，且各个平台之间存在差异。这些压缩算法会在多媒体内容和格式中留下特殊的模式噪声，这些模式噪声就是社交媒体平台溯源技术最主要的溯源依据。

3、现有视频社交媒体平台技术包括基于视频容器结构特征的溯源方式，如文献1(efficient video integrity analysis through container characterization)公开的cart模型，其包括：视频文件以一种特定的结构(容器)存储在硬盘中，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，对视频图像帧进行预处理得到残差图，包括：

3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，LRCN模型包括Frame-Net和LSTM；

4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，Frame-Net包括至少1个CNNBlock块，输入的每帧残差图依次经过至少1个CNNBlock块来提取空间特征。

5.根据权利要求1所述的基...

【技术特征摘要】

1.一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，对视频图像帧进行预处理得到残差图，包括：

3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，lrcn模型包括frame-net和lstm；

4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，frame-net包括至少1个cnnblock块，输入的每帧残差图依次经过至少1个cnnblock块来提取空间特征。

5.根据权利要求1所述的基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法，其特征在于，基于搜索算法将视频文件转换为基于结构路径的结构特征，包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王总辉，梁康明，包晗，陈文智，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：