數(shù)字視頻內(nèi)容篡改的被動取證.pdf

1、數(shù)字媒體具有易被編輯和修改等特性，特別是隨著圖像和視頻編輯工具軟件的迅速發(fā)展，普通或?qū)I(yè)用戶出于各種不同目的，能夠故意地修改甚至惡意傳播一些經(jīng)過精心偽造和篡改的數(shù)字媒體。作為數(shù)字視頻信息監(jiān)管的一種有效技術(shù)手段，視頻被動取證技術(shù)已成為當(dāng)前多媒體信息安全領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。視頻被動取證是指利用自然圖像、視頻成像過程中的固有特征或者在編輯處理過程中遺留的信號處理痕跡，對其真實(shí)性和完整性進(jìn)行取證。它不需要數(shù)字水印等預(yù)先處理，也無需先驗(yàn)知識，因而

2、實(shí)用性更強(qiáng)，受到了研究者的廣泛重視。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 (1)提出了一種基于最大似然估計(jì)的自適應(yīng)閾值視頻被動取證方法。通過對視頻幀進(jìn)行分塊且計(jì)算其統(tǒng)計(jì)特征值，例如視頻幀分塊級的能量梯度、信噪比等并組合成特征向量。然后，利用歐氏距離判別視頻是否遭受了編輯篡改操作。不同于以往在關(guān)于真實(shí)性判別時(shí)通常使用經(jīng)驗(yàn)閾值的方法，本文提出通過最大似然估計(jì)，得到自適應(yīng)的閾值，實(shí)現(xiàn)對視頻內(nèi)容真實(shí)性的被動取證。
　　 (2)提出

3、了一種基于非抽樣二進(jìn)制小波分解的自適應(yīng)閾值被動取證方法。在非抽樣二進(jìn)制小波分解的基礎(chǔ)上，利用低頻近似分量和高頻噪聲細(xì)節(jié)分量分別對視頻幀內(nèi)容進(jìn)行被動取證。其中，為了能更好地使用視頻幀的低頻分量和高頻分量，使得提取的特征具有平移不變性，與第一種對視頻幀采用普通的離散小波變換不同，這里采用一種新的小波變換，即非抽樣二進(jìn)小波變換。在確定閾值時(shí)，仍然采用最大似然估計(jì)的方法，分別自適應(yīng)地計(jì)算低頻分量和高頻分量的閾值。
　　 通過從英國薩里大