數字視頻篡改盲檢測技術研究

《數字視頻篡改盲檢測技術研究》是依託天津大學，由蘇育挺擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：數字視頻篡改盲檢測技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：蘇育挺
• 依託單位：天津大學

項目摘要

數字視頻篡改盲檢測技術是國際上正在興起的一個高新技術前沿課題，它在不需要其它輔助信息的條件下，僅根據接收到的數字視頻序列圖像，即可實現對視頻資源真實性和完整性的驗證。本項目選取幀級編輯、藍屏合成、對象刪除三類典型的數字視頻篡改模式進行針對性研究，充分利用數字視頻系統的獨有特性，採用正向定性機理分析與反向定量模型建立相結合的研究路線，從空間域、頻率域、時間域等多個角度進行特徵提取和檢測算法構建。我們在實現整體篡改判別的基礎上，將研究目標進一步延展到對篡改操作的逆向檢測，實現空時域篡改位置和篡改區域的有效定位。預期目標將實現一套具有自主智慧財產權，性能可靠的數字視頻篡改檢測算法軟體工具包。本課題橫跨數字圖像及視頻處理，模式識別與分類，信號估計與檢測等多個學科領域，開展此項研究有利於促進多學科交叉融合，不僅具有重要的科學意義，而且在司法、安防、新聞、科學、軍事和商務等領域具有廣闊的市場套用前景。

結題摘要

數字多媒體被動取證技術是當前多媒體信息安全領域的一個前沿課題，作為其中的一個重要研究方向，面向數字視頻的被動盲取證技術也正成為眾多研究人員關注的焦點。它針對各種數字視頻資源，在不需要其它輔助信息的條件下，僅根據接收到的視頻圖像，即可實現對視頻資源的來源識別，以及真實性和完整性驗證功能。本課題圍繞數字視頻被動取證技術中通用處理模式檢測和典型篡改模式檢測兩個主要內容展開相關研究。在通用處理模式檢測方面，分別針對視頻雙壓縮處理、視頻轉碼處理、視頻/圖像平滑濾波處理等幾種重要的通用處理模式進行深入分析，構建相應的空時域和碼流域數據分析模型，提取針對性的檢測特徵，配合先進的模式識別分類技術，實現對上述通用處理模式的有效檢測，為進一步驗證視頻資源的完整性真實性提供了有力的佐證。在典型篡改模式檢測方面，則以幀級視頻編輯、視頻藍屏合成、面向對象的視頻刪除等幾種經典視頻篡改方式為目標，它們共同的特點是可以形成局部內容的篡改編輯，並具備相應的處理軟體工具，易於實現。我們首先通過逆向分析過程，對各種篡改模式的篡改流程和內在機理進行分析，並剖析篡改操作可能引起的視頻各類統計特性的全局或局部變化，進而提取相應特徵來實現對視頻篡改的有效檢測，並引入多種信號處理方法進行篡改區域的定位。另外，課題組成員還利用自身在數字視頻內容分析上的技術積累，在深度攝像機條件下的動作識別等幾個方向進行了探索性研究。最終課題的整體研究實現了一系列具有自主智慧財產權，性能可靠的數字視頻被動取證檢測算法和軟體工具包，並構建了統一的視頻資源取證測試平台，可以實現對不同來源、不同壓縮格式標準的視頻資源的來源識別和真實性完整性取證分析。為真正實現視頻資源盲取證技術的實用化邁出了堅實的一步。