[發(fā)明專利]一種基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410039331.6
• 申請(qǐng)日: 2014-01-27
• 公開（公告）號(hào): CN103747255A
• 公開（公告）日: 2014-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 文振焜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N19/154
• 分類號(hào): H04N19/154;H04N19/142;H04N19/176;H04N19/94
• 代理公司: 深圳市君勝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻篡改檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及的是一種基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻媒體應(yīng)用逐漸占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)多媒體應(yīng)用中的主要份額。面對(duì)極度膨脹的信息量和越來越多的使用方式，視頻信息安全問題和大規(guī)模視頻文件庫的管理問題日益突出，成為制約多媒體技術(shù)以及相關(guān)學(xué)科發(fā)展的一大瓶頸，如何對(duì)視頻信息進(jìn)行版權(quán)保護(hù)，如何對(duì)篡改的視頻進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的篡改檢測(cè)與定位，如何從海量的視頻數(shù)據(jù)中檢測(cè)到可疑的視頻內(nèi)容，這些均是迫切需要解決的問題。同時(shí)，當(dāng)今對(duì)于視頻處理缺少人眼感知因素的加入，制約各種有效方法的形成，這些也成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

為解決上述問題，國(guó)內(nèi)外研究人員展開了深入的探討，提出了視頻數(shù)字簽名和視頻指紋等內(nèi)容標(biāo)識(shí)技術(shù)。國(guó)內(nèi)外研究人員展開了深入的探討，提出了視頻數(shù)字簽名和視頻指紋等內(nèi)容標(biāo)識(shí)技術(shù)。然而，多年來的研究雖然已取得一定的進(jìn)展，但是仍然無法有效滿足視頻應(yīng)用的需要，原因主要在于兩點(diǎn)：第一，由于視頻結(jié)構(gòu)信息，無法準(zhǔn)確捕捉豐富的視頻特征；第二，視頻數(shù)據(jù)量巨大，無法準(zhǔn)確區(qū)分在傳輸或存儲(chǔ)過程中出現(xiàn)的視頻內(nèi)容保持操作與內(nèi)容非法篡改操作。

國(guó)內(nèi)視頻內(nèi)容檢測(cè)與篡改定位研究相對(duì)分離，主要表現(xiàn)為拷貝檢測(cè)與篡改檢測(cè)。在前者中，研究者們重點(diǎn)關(guān)注視頻特征提取方法，而且以幀為單位的提取與匹配方法占據(jù)了主導(dǎo)地位，通過視頻特征的相似度計(jì)算達(dá)到對(duì)具有相似或者相同內(nèi)容的視頻檢測(cè)。檢測(cè)算法復(fù)雜度較高且對(duì)于視頻特征的結(jié)構(gòu)組織形式討論較少。篡改檢測(cè)中，以模式噪聲為主的檢測(cè)方法成為研究熱點(diǎn)，該方法雖然對(duì)于是否進(jìn)行篡改的檢測(cè)較為準(zhǔn)確，但是由于需要原始攝像機(jī)才能進(jìn)行計(jì)算，具有天然的不足，并且對(duì)定位技術(shù)研究不深。通過嵌入水印的方式對(duì)篡改進(jìn)行定位成為討論熱點(diǎn)，然而由于其需要嚴(yán)格控制水印的嵌入方式與嵌入規(guī)模，定位精度亦較低。其他方法多數(shù)實(shí)現(xiàn)篡改模糊定位或者側(cè)重于篡改檢測(cè)，定位技術(shù)涉及甚少。

而國(guó)外文獻(xiàn)中的算法對(duì)于特征提取方法以基本的信號(hào)變換方法居多：如傅里葉變換、DCT變換、奇異值分解、小波變換等。DCT變換和傅里葉分析揭示了時(shí)域與頻域之間的內(nèi)在聯(lián)系，反映了整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)的“全部”頻譜成分，雖然具有很強(qiáng)的頻域局域化能力，但并不具有時(shí)間局域化能力；然而，信號(hào)變換技術(shù)無法有效體現(xiàn)人類感知特性，且時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度較高，針對(duì)海量的視頻數(shù)據(jù)信息，難以起到有價(jià)值的實(shí)際應(yīng)用。對(duì)于視頻的篡改檢測(cè)與定位，多數(shù)算法是通過視頻幀的逐一匹配策略，利用海明距離，JND等手段計(jì)算特征之間的相似度，算法的時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度更高，計(jì)算起來既耗時(shí)、又耗力，難以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量視頻處理的有效應(yīng)用。

因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法和裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中視頻篡改檢測(cè)復(fù)雜的問題。

本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

一種基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法，其中，包括以下步驟：

S100、提取待檢視頻的每一幀的結(jié)構(gòu)信息，形成一結(jié)構(gòu)信息特征矩陣；

S200、對(duì)每一幀對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)信息特征矩陣進(jìn)行量化，得到對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)哈希向量；

S300、提取相同視頻長(zhǎng)度的原始視頻的幀圖像結(jié)構(gòu)特征矩陣，并量化得到對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)哈希向量；根據(jù)待檢視頻和原始視頻的結(jié)構(gòu)哈希向量計(jì)算待檢視頻和原始視頻中對(duì)應(yīng)幀的結(jié)構(gòu)特征距離；

S400、將每一幀的結(jié)構(gòu)特征距離與一設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，當(dāng)所述結(jié)構(gòu)特征距離小于所述閾值時(shí)，則待檢視頻中對(duì)應(yīng)幀沒有被篡改；反之，則被篡改。

所述的基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法，其中，所述步驟S100具體包括：

S110、在待檢視頻的每一幀圖像上隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)矩形塊，其中，各個(gè)矩形塊互相交疊，各個(gè)矩形塊的大小隨機(jī)產(chǎn)生；

S120、對(duì)矩形塊進(jìn)行編號(hào)，設(shè)定步長(zhǎng)；計(jì)算編號(hào)差為設(shè)定的步長(zhǎng)的兩個(gè)矩形塊的亮度均值差；

S130、將亮度差形成對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)信息特征矩陣。

所述的基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法，其中，所述步驟S200具體包括：

S210、將結(jié)構(gòu)信息特征矩陣中亮度差小于零的值量化為0；將亮度差大于等于零的值量化為1；得到對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)哈希向量。

所述的基于空域感知哈希的視頻篡改檢測(cè)方法，其中，所述步驟S300具體包括：