[发明专利]基于深度残差网络的视频区域移除篡改检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度残差网络的视频区域移除篡改检测方法，其特征在于，包括：

确定待检测视频序列；

对所述待检测视频序列中的待检测图像帧进行预处理，获得目标视频序列，所述目标视频序列包含多个灰度差分图像帧，每个灰度差分图像帧被划分为多个图像子块；

将所述目标视频序列中的每个图像子块依次输入到预先训练得到的目标深度残差网络模型中，获得每个图像子块属于正负样本的概率值的第一输出结果；

根据所述第一输出结果，通过滑动窗口调整，确定所述待检测视频序列的每一待检测图像帧是否被篡改。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测视频序列中的待检测图像帧进行预处理，获得目标视频序列，包括：

将所述待检测视频序列中的每个待检测图像帧转换为灰度图像帧；

基于绝对差分算法，将每个灰度图像帧转换为相应的灰度差分图像帧，获得目标视频序列，并将所述目标视频序列中每个灰度差分图像帧划分为多个具有设定尺寸大小的图像子块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一输出结果，通过滑动窗口调整，确定所述待检测视频序列的每一待检测图像帧是否被篡改，包括：

针对每个图像子块，如果该图像子块属于正样本的概率值大于或等于该图像子块属于负样本的概率值，则确定该图像子块为被篡改块，否则，确定该图像子块为未篡改块；

针对所述目标视频序列中每个灰度差分图像帧，如果该灰度差分图像帧划分的图像子块中至少有一个图像子块为被篡改块，则将该灰度差分图像帧对应的待检测图像帧标记为被篡改视频帧，如果该灰度差分图像帧划分的图像子块中没有任何一个图像子块为被篡改块，则将该灰度差分图像帧对应的待检测图像帧标记为原始视频帧；

在设定的滑动窗口内，如果标记为被篡改视频帧的数量与标记为原始视频帧的数量的比值大于预设比值阈值，则确定所述滑动窗口内的所有灰度差分图像帧对应的待检测图像帧被篡改，否则，确定所述滑动窗口内的所有灰度差分图像帧对应的待检测图像帧未被篡改。

4.根据权利要求1至3之中任一项所述的方法，其特征在于，通过以下步骤预先训练得到所述目标深度残差网络模型：

获得视频训练集和视频测试集，所述视频训练集和所述视频测试集均包含多个原始视频序列和多个篡改视频序列，每个原始视频序列和每个篡改视频序列均包含多个灰度差分图像帧，每个灰度差分图像帧被划分为多个具有设定尺寸大小的图像子块，每个原始视频序列中的每个灰度差分图像帧的初始标记均为原始视频帧，每个篡改视频序列中的每个灰度差分图像帧的初始标记为原始视频帧或者被篡改视频帧，每个被篡改视频帧包含的图像子块被标记为正样本，每个原始视频帧包含的图像子块被标记为负样本；

训练步骤：利用所述视频训练集对预先构建的深度残差网络进行训练，基于所述深度残差网络输出分类的损失值，利用梯度下降算法，调整网络参数，当所述深度残差网络的输出达到设定的分类精确度时，获得训练后的所述深度残差网络；

测试步骤：利用所述视频测试集对训练后的所述深度残差网络进行测试，确定篡改检测准确率，如果所述篡改检测准确率低于设定的准确率阈值，则重复执行所述训练步骤和所述测试步骤，直至所述篡改检测准确率高于或等于所述准确率阈值，获得所述目标深度残差网络模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视频训练集中每个被篡改视频帧包含的每个图像子块均包含被篡改区域的中心点。