数字视频内容篡改的被动取证

摘要

数字媒体具有易被编辑和修改等特性，特别是随着图像和视频编辑工具软件的迅速发展，普通或专业用户出于各种不同目的，能够故意地修改甚至恶意传播一些经过精心伪造和篡改的数字媒体。作为数字视频信息监管的一种有效技术手段，视频被动取证技术已成为当前多媒体信息安全领域的一个研究热点。视频被动取证是指利用自然图像、视频成像过程中的固有特征或者在编辑处理过程中遗留的信号处理痕迹，对其真实性和完整性进行取证。它不需要数字水印等预先处理，也无需先验知识，因而实用性更强，受到了研究者的广泛重视。本文的主要工作与创新点如下:
　　 (1)提出了一种基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证方法。通过对视频帧进行分块且计算其统计特征值，例如视频帧分块级的能量梯度、信噪比等并组合成特征向量。然后，利用欧氏距离判别视频是否遭受了编辑篡改操作。不同于以往在关于真实性判别时通常使用经验阈值的方法，本文提出通过最大似然估计，得到自适应的阈值，实现对视频内容真实性的被动取证。
　　 (2)提出了一种基于非抽样二进制小波分解的自适应阈值被动取证方法。在非抽样二进制小波分解的基础上，利用低频近似分量和高频噪声细节分量分别对视频帧内容进行被动取证。其中，为了能更好地使用视频帧的低频分量和高频分量，使得提取的特征具有平移不变性，与第一种对视频帧采用普通的离散小波变换不同，这里采用一种新的小波变换，即非抽样二进小波变换。在确定阈值时，仍然采用最大似然估计的方法，分别自适应地计算低频分量和高频分量的阈值。
　　 通过从英国萨里大学公开提供的取证分析数据库SULFA选取测试视频进行实验，实验结果表明，本文提出的方法取得了较好的效果。

目录

声明

摘要

插图索引

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外的研究现状

1．3 论文的主要内容

1．4 小结

第2章 多媒体被动取证方法的研究综述

2．1 数字图像被动取证方法综述

2．1．1 图像来源认证

2．1．2 图像篡改检测

2．2 数字视频的被动取证方法综述

2．3 小结

第3章 基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证

3．1 引言

3．2 帧噪声的获取

3．2．1 小波去噪原理

3．2．2 去噪算法的过程

3．3 多特征的计算

3．4 最大似然估计的自适应阈值选取

3．4．1 帧阈值最大似然估计样本总体

3．4．2 自适应阈值的计算

3．5 实验结果与分析

3．6 小结

第4章 非抽样二进小波分解的自适应阈值被动取证

4．1 引言

4．2 非抽样二进小波变换

4．3 基于二进小波分解的视频被动取证过程

4．3．1 DyWT对视频帧进行分解

4．3．2 低频分量和高频分量阈值的计算

4．4 实验分析

4．5 经验阈值与自适应阈值取证效果的比较

4．6 小结

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文

附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动