| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-32页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 数字视频取证技术 | 第18-26页 |
| 1.2.1 基于视频成像设备一致性的被动取证技术 | 第19页 |
| 1.2.2 基于视频压缩编码器的被动取证技术 | 第19-20页 |
| 1.2.3 基于视频重压缩的被动取证技术 | 第20页 |
| 1.2.4 基于视频篡改痕迹的被动取证技术 | 第20-26页 |
| 1.2.5 数字视频被动取证存在的问题 | 第26页 |
| 1.3 基于帧率上转换的被动取证技术 | 第26-30页 |
| 1.3.1 基于简单帧率上转换的被动取证技术 | 第27-28页 |
| 1.3.2 基于视频运动补偿帧插值的被动取证技术 | 第28-29页 |
| 1.3.3 基于视频运动补偿帧插值的被动取证亟待解决的问题 | 第29-30页 |
| 1.4 研究内容与主要研究成果 | 第30-31页 |
| 1.5 论文结构 | 第31-32页 |
| 第2章 运动补偿帧插值方法概述和残差模型 | 第32-46页 |
| 2.1 虚假高帧率视频的产生原理 | 第32-33页 |
| 2.2 运动补偿帧插值方法概述 | 第33-38页 |
| 2.2.1 运动估计方法 | 第34-35页 |
| 2.2.2 运动补偿插值方法 | 第35-36页 |
| 2.2.3 MCFI方法和软件的插值结果 | 第36-38页 |
| 2.3 残差模型 | 第38-44页 |
| 2.3.1 残差概念 | 第38-39页 |
| 2.3.2 单个插值块的残差建模 | 第39-40页 |
| 2.3.3 统一形式的残差建模 | 第40-43页 |
| 2.3.4 基于残差模型的取证分析 | 第43-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 运动补偿帧插值方法的识别技术 | 第46-66页 |
| 3.1 取证线索 | 第46-47页 |
| 3.2 基于空时Markov统计特征的取证系统 | 第47-53页 |
| 3.2.1 ST-MSF的提取和它的性能分析 | 第48-51页 |
| 3.2.2 预分类器 | 第51-53页 |
| 3.2.3 分类策略 | 第53页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第53-64页 |
| 3.3.1 实验建立 | 第53-55页 |
| 3.3.2 截断阈值的选择 | 第55-56页 |
| 3.3.3 MCFI篡改操作的检测 | 第56-62页 |
| 3.3.4 各种MCFI篡改方法的识别 | 第62-64页 |
| 3.3.5 HD720p篡改数据集的评估 | 第64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 基于光流不规则变化的运动补偿帧插值取证算法 | 第66-78页 |
| 4.1 光流估计和局部二值模式 | 第66-67页 |
| 4.1.1 光流估计 | 第66-67页 |
| 4.1.2 局部二值模式 | 第67页 |
| 4.2 取证线索 | 第67-70页 |
| 4.3 基于光流不规则变化的运动补偿帧插值取证算法 | 第70-72页 |
| 4.3.1 光流幅值的局部二值模式构建 | 第70-71页 |
| 4.3.2 帧差带权MOFLBP直方图 | 第71-72页 |
| 4.3.3 分类策略 | 第72页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第72-76页 |
| 4.4.1 实验建立 | 第72-73页 |
| 4.4.2 实验讨论 | 第73-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第5章 基于运动对齐帧差的运动补偿插值取证算法 | 第78-94页 |
| 5.1 背景和动机 | 第78-82页 |
| 5.1.1 MCFI技术的通用形式 | 第78-79页 |
| 5.1.2 MCFI技术的通用痕迹 | 第79-80页 |
| 5.1.3 运动对齐帧差的动机 | 第80-82页 |
| 5.2 基于运动对齐帧差的取证算法 | 第82-87页 |
| 5.2.1 运动对齐帧差的构建 | 第83-84页 |
| 5.2.2 特定插值帧检测的设计 | 第84-85页 |
| 5.2.3 一类分类方法简述 | 第85-86页 |
| 5.2.4 算法设计和实现 | 第86-87页 |
| 5.3 实验结果和分析 | 第87-93页 |
| 5.3.1 实验建立 | 第87-88页 |
| 5.3.2 对比实验的选择 | 第88页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第88-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 运动补偿插值帧的鲁棒性定位检测算法 | 第94-118页 |
| 6.1 取证线索 | 第94-97页 |
| 6.2 Tchebichef矩及分析 | 第97-100页 |
| 6.2.1 Tchebichef矩 | 第97-98页 |
| 6.2.2 Tchebichef矩分析 | 第98-100页 |
| 6.3 基于效应指示图和Tchebichef矩的取证算法 | 第100-106页 |
| 6.3.1 效应指示图的构建 | 第100-102页 |
| 6.3.2 插值帧的定位设计 | 第102-103页 |
| 6.3.3 色度通道整合 | 第103-104页 |
| 6.3.4 后操作处理 | 第104-106页 |
| 6.3.5 提出算法的伪代码 | 第106页 |
| 6.4 实验结果和分析 | 第106-116页 |
| 6.4.1 实验建立 | 第106-107页 |
| 6.4.2 参数选择 | 第107-108页 |
| 6.4.3 算法各个组成的效果分析 | 第108-109页 |
| 6.4.4 实验结果分析 | 第109-116页 |
| 6.5 本章小结 | 第116-118页 |
| 结论 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-132页 |
| 附录A 发表论文和参加科研情况说明 | 第132-134页 |
| 附录B 缩略词表 | 第134-137页 |
| 致谢 | 第137页 |
