基于感知哈希算法的监控视频认证研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 常见的视频认证技术 | 第11-12页 |
| 1.3 视频感知哈希算法的简介 | 第12-14页 |
| 1.3.1 感知哈希算法 | 第12页 |
| 1.3.2 视频感知哈希算法 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容和论文结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 主要的研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 视频感知哈希算法及其认证应用的研究 | 第16-26页 |
| 2.1 视频感知哈希算法的主要方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 视频空域的特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 视频变换域的特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 视频时空域的特征 | 第18-19页 |
| 2.2 视频感知哈希算法的主要应用 | 第19-20页 |
| 2.3 监控视频的认证应用研究 | 第20-25页 |
| 2.3.1 监控视频的传统应用场景 | 第20-23页 |
| 2.3.2 监控视频的内容篡改类型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 监控视频的内容保持类型 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于自适应哈希算法的直播视频篡改检测 | 第26-38页 |
| 3.1 总体框架 | 第26-27页 |
| 3.2 实时压缩视频结构协议 | 第27-28页 |
| 3.2.1 压缩视频结构 | 第27页 |
| 3.2.2 实时传输协议 | 第27-28页 |
| 3.3 网络视频实时加密算法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 压缩视频实时特征提取算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 压缩视频实时哈希量化 | 第29页 |
| 3.3.3 哈希密钥传输算法 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-37页 |
| 3.4.1 检测端实验检测环境 | 第30-32页 |
| 3.4.2 定步长和自适应特征提取的比较 | 第32-34页 |
| 3.4.3 视频篡改检测实验 | 第34-35页 |
| 3.4.4 算法的时空复杂度分析 | 第35-36页 |
| 3.4.5 算法比较实验 | 第36-37页 |
| 3.5 本章创新之处 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于分块DWT-SVD的视频感知哈希算法 | 第38-54页 |
| 4.1 算法的描述 | 第38-44页 |
| 4.1.1 视频预处理 | 第38-39页 |
| 4.1.2 中间感知特征提取 | 第39-41页 |
| 4.1.3 特征矩阵压缩 | 第41-43页 |
| 4.1.4 视频相似度比较 | 第43-44页 |
| 4.2 实验结果及性能分析 | 第44-53页 |
| 4.2.1 算法的鲁棒性分析 | 第44-49页 |
| 4.2.2 算法的唯一性分析 | 第49页 |
| 4.2.3 算法的时空开销分析 | 第49-50页 |
| 4.2.4 算法比较分析 | 第50-53页 |
| 4.3 本章创新之处 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第61页 |
