[发明专利]一种视频帧间篡改被动认证方法有效

专利信息
申请号: 201510603179.4 申请日: 2015-09-21
公开(公告)号: CN105141969B 公开(公告)日: 2017-12-26
发明(设计)人: 徐杰;梁玉嫣;谢艾云;田兴发;孙健 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04N19/89 分类号: H04N19/89
代理公司: 成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220 代理人: 温利平
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种视频帧间篡改被动认证方法,通过横向或纵向截取视频帧,每帧截得一条像素线,然后将每像素线与其后面连续的四条像素线集合成为一个像素带,从而形成一个像素带集合;接着利用直方图相交法计算每相隔四个像素带的两个像素带之间的相关性,从而得到一组相关系数,再利用箱线图检测法对相关系数值进行异常值检测,进而完成视频篡改的被动认证。
搜索关键词: 一种 视频 篡改 被动 认证 方法
【主权项】:
一种视频帧间篡改被动认证方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、获取视频像素带设待检测视频是长度为L帧、画面高度为H、宽度为W的图像序列S;(1.1)、获取图像序列S中每一帧的像素线在图像序列S中每一帧的同一水平位置或同一垂直位置上的进行像素提取,得到每一帧的像素线;在图像序列S的第i帧中,建立直角坐标系I[i]XOY,以第i帧的左上角作为原点,X轴正方向为W方向,Y轴正方向为H方向;然后从第i帧的位置点k处出发,沿水平方向提取W个像素点,然后将取得的像素点按时空顺序拼接起来形成水平像素线;即:在第i帧水平方向上生成的横向像素线为:lhi=I[i]XOY(x,k),(i=1,2,3,...,L;x=1,2,3,...,W)]]>其中,h表示横向,k表示横向像素线的纵坐标值,XOY表示坐标轴;同理,从第i帧的位置点k'处出发,沿垂直方向提取H像素点,进而得到第i帧在垂直方向上生成的纵向像素线;在第i帧垂直方向上生成的纵向像素线为:lvi=I[i]XOY(k′,y),(i=1,2,3,...,L;y=1,2,3,...,H)]]>其中,v表示横向,k'表示纵向像素线的横坐标值;(1.2)、生成像素带把提取的各帧的横向像素线按原有的时空顺序拼接起来,其中相邻的四条像素线形成一条横向像素带bhi={lhi,lhi+1,lhi+2,lhi+3},(i=1,2,3,...,L-3)]]>再将所有的横向像素带组合成横向像素带集合Bh;Bh={bh1,bh2,bh3,...,bhL-3}]]>把提取的各帧的纵向像素线按原有的时空顺序拼接起来,其中相邻的四条像素线形成一条纵向像素带bvi={lvi,lvi+1,lvi+2,lvi+3},(i=1,2,3,...,L-3)]]>再将所有的纵向像素带组合成纵向像素带集合Bv;Bv={bvi,bvi+1,bvi+2,...,bvL-3},(i=1,2,3,...,L-3)]]>(2)、利用直方图相交法计算像素带集合中每相隔四条像素带的两像素带之间的相关系数设定统计直方图的离散函数Hbh(p)=npN,p=0,1,2,...,M-1]]>其中,P代表统计直方图的特征值,M是特征值的取值个数,np是统计直方图中具有特征值为P的像素的个数,N是统计直方图中像素的总数;利用直方图相交法计算横向、纵向像素带集合中每相隔四条像素带的两像素带之间的相关系数;则横向像素带与的相关系数Rh(i)可表示为:Rh(i)=Σp=0M-1min(Hbhi(p),Hbhi+4(p))Σp=0M-1Hbhi(p),(i=1,2,3,...,L-7)]]>其中,和“表示横向像素带与经过的直方图统计结果;进而得到横向像素带相关系数集合:Rh={Rh(1),Rh(2),…,Rh(L‑7)}纵向像素带与的相关系数Rv(i)可表示为:Rv(i)=Σp=0M-1min(Hbvi(p),Hbvi+4(p))Σp=0M-1Hbvi(p),(i=1,2,3,...,L-7)]]>其中,和“表示纵向像素带与经过的直方图统计结果;进而得到横向像素带相关系数集合:Rv={Rv(1),Rv(2),…,Rv(L‑7)}(3)、相关系数异常值检测(3.1)、将相关系数集合进行升序排序得:R'h={R'h(1),R'h(2),…,R'h(L‑7)};(3.2)、计算第一四分位数Q1,第三四分位数Q2,(3.3)、根据Q1、Q2分别找到对应的相关系数,标记为R'h(Q1)/R'v(Q1)、R'h(Q2)/R'v(Q2);(3.4)、根据步骤(3.3)中的相关系数计算最小值Min和最大值Max;其中,横向最小值Min和最大值Max为:Min=R′h(Q1)‑1.5*(R′h(Q2)‑R′h(Q1))Max=R′h(Q2)+1.5*(R′h(Q2)‑R′h(Q1))纵向最小值Min和最大值Max为:Min=R′v(Q1)‑1.5*(R′v(Q2)‑R′v(Q1))Max=R′v(Q2)+1.5*(R′v(Q2)‑R′v(Q1))(3.5)、利用箱线图算法对相关系数进行异常值检测利用横向最小值Min和最大值Max检测横向的相关系数Rh(i),如果Rh(i)小于Min或者大于Max,则该相关系数Rh(i)为异常值;利用纵向最小值Min和最大值Max检测纵向的相关系数Rv(i),如果Rv(i)小于Min或者大于Max,则该相关系数Rv(i)为异常值。
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