[發明專利]一種基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201410039300.0
• 申請日: 2014-01-27
• 公開（公告）號: CN103747254A
• 公開（公告）日: 2014-04-23
• 發明（設計）人: 文振焜
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: H04N19/154
• 分類號: H04N19/154;H04N19/142;H04N19/176;H04N19/94
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

1.?一種基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、對待檢視頻的每一幀圖像進行同樣的隨機分塊；以每一幀為單位計算各個分塊的亮度均值，統計各個分塊在時域通道上的亮度均值變化情況，形成待檢視頻的時域特征矩陣；

B、對時域特征矩陣進行量化，得到對應的哈希序列；

C、提取相同視頻長度的原始視頻的時域特征矩陣，并量化得到對應的哈希序列；根據待檢視頻和原始視頻的哈希序列計算待檢視頻和原始視頻的時域特征距離；

D、將所述時域特征距離與一設定的閾值進行比較，當所述時域特征距離小于所述閾值時，則待檢視頻沒有被篡改；反之，則被篡改。

2.根據權利要求1所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述步驟A具體包括：

A1、對待檢視頻的每一幀圖像進行同樣的隨機分塊，在每一幀圖像上隨機產生多個矩形塊，并對各個矩形塊依次進行編號，其中，各個矩形塊互相交疊，各個矩形塊的大小隨機產生；?

A2、計算每一幀圖像上相應的各個矩形塊的亮度均值；

A3、將亮度均值形成對應的時域特征矩陣；每一行代表一個分塊時域通道。

3.根據權利要求2所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述步驟B具體包括：

B1、在時域特征矩陣中，以每一個時域通道為指標行，依次計算該行第???????????????????????????????????????????????列與第列亮度均值的差值，然后根據以下公式量化為哈希位串：；其中?；為分塊數目，即時域特征矩陣的行數，為視頻幀數目，即時域特征矩陣的列數；從而得到對應的哈希序列。

4.根據權利要求3所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述步驟C具體包括：

C1、對于給定的待檢視頻以及某一目標視頻，計算得到待檢視頻第K個分塊的時域特征對應的哈希序列為，這里用表示，同時計算得到原始視頻中某一視頻片段的時域特征對應的哈希序列為，在此基礎上，定義待檢視頻與目標視頻片段的時域特征距離如下公式：；

其中，，的取值為系數權值，表達式如下式所示：?；為量化系數，它的值為視頻序列時域特征對應的哈希序列之間的最大特征距離，同樣為兩個時域特征對應的哈希序列完全翻轉后得到最大的感知距離，表達式為。

5.根據權利要求4所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述步驟D具體包括：

D1、將待檢視頻和原始視頻片段的時域特征距離與一設定的閾值比較，當和之間的時域特征距離小于所述閾值時，則待檢視頻沒有被篡改；當和之間的時域特征距離不小于所述閾值時，則待檢視頻被篡改。

6.根據權利要求1所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，在所述步驟D之后，還包括：

E、將原始視頻和被篡改視頻感知哈希值進行相同的分段，其中分段大小隨機確定，以原始視頻為X軸，以被篡改視頻為Y軸，建立相似度矩陣；

F、計算相似度矩陣對角線的海民距離，當相似度矩陣在對角線處沒有達到最大值時，對被篡改視頻中此處視頻進行定位。

7.根據權利要求1所述的基于時域感知哈希的視頻篡改檢測方法，其特征在于，在所述步驟A之前，還包括：

A0、對待檢視頻進行預處理。

8.一種基于時域感知哈希的視頻篡改檢測裝置，其特征在于，包括：

時域特征矩陣提取模塊，用于對待檢視頻的每一幀圖像進行同樣的隨機分塊；以每一幀為單位計算各個分塊的亮度均值，統計各個分塊在時域通道上的亮度均值變化情況，形成待檢視頻的時域特征矩陣；及提取相同視頻長度的原始視頻的時域特征矩陣；

量化模塊，用于對時域特征矩陣進行量化，得到對應的哈希序列；

時域特征距離計算模塊，用于根據待檢視頻和原始視頻的哈希序列計算待檢視頻和原始視頻的時域特征距離；

比較模塊，用于將所述時域特征距離與一設定的閾值進行比較，當所述時域特征距離小于所述閾值時，則待檢視頻沒有被篡改；反之，則被篡改。