| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 第一节 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 第二节 数字视频取证技术 | 第11-17页 |
| 2.1 数字视频篡改方式 | 第13-14页 |
| 2.2 数字视频主动取证研究现状 | 第14-15页 |
| 2.3 数字视频被动取证研究现状 | 第15-17页 |
| 第三节 本文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于Zenike对立色度变换矩和粗糙度的视频时域篡改检测 | 第19-37页 |
| 第一节 相关工作 | 第21-24页 |
| 1.1 对立色度空间 | 第21-22页 |
| 1.2 Zernike矩 | 第22-23页 |
| 1.3 Tamura粗糙度 | 第23-24页 |
| 第二节 视频时域篡改检测算法 | 第24-28页 |
| 2.1 基于Zenike对立色度变换矩的时域篡改粗检测 | 第25-27页 |
| 2.2 基于Tamura粗糙度的时域篡改细检测 | 第27-28页 |
| 第三节 实验结果及分析 | 第28-36页 |
| 3.1 粗检测结果 | 第30-31页 |
| 3.2 细检测结果 | 第31-33页 |
| 3.3 算法性能评估 | 第33-36页 |
| 第四节 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于能量可疑度的视频运动对象删除空域篡改检测 | 第37-51页 |
| 第一节 相关工作 | 第37-40页 |
| 1.1 能量可疑度 | 第37-39页 |
| 1.2 可疑运动点图像 | 第39-40页 |
| 第二节 运动对象删除篡改检测算法 | 第40-43页 |
| 2.1 检测思想 | 第40-41页 |
| 2.2 检测步骤 | 第41-43页 |
| 第三节 实验结果及分析 | 第43-49页 |
| 3.1 时域定位结果 | 第44-46页 |
| 3.2 空域定位结果 | 第46-49页 |
| 第四节 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于3阶前景分析与追踪的视频抠像空域篡改检测 | 第51-69页 |
| 第一节 抠像合成技术 | 第52页 |
| 第二节 抠像篡改检测算法 | 第52-61页 |
| 2.1 前景块提取 | 第53-58页 |
| 2.2 篡改块检测 | 第58-59页 |
| 2.3 篡改块追踪 | 第59-61页 |
| 第三节 实验结果及分析 | 第61-67页 |
| 3.1 检测结果 | 第62-65页 |
| 3.2 算法性能评估 | 第65-67页 |
| 第四节 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-73页 |
| 第一节 总结 | 第69-70页 |
| 第二节 展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 个人简历 | 第85-87页 |
