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基于被动取证的视频篡改检测算法研究与实现

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-11页
插图索引第11-13页
表格索引第13-14页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-16页
    1.3 本文研究工作与创新点第16-18页
    1.4 本文章节安排第18-19页
第二章 基础理论知识第19-28页
    2.1 视频编码概述第19-20页
    2.2 帧内编码理论第20-24页
        2.2.1 视频过滤第21-22页
        2.2.2 正交变换第22页
        2.2.3 量化第22-23页
        2.2.4 熵编码第23-24页
        2.2.5 比特流缓冲与比特率控制第24页
    2.3 帧间编码理论第24-27页
        2.3.1 帧间编码帧类型第24-25页
        2.3.2 运动估计与运动补偿第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 视频被动取证算法研究第28-34页
    3.1 技术体系发展第28-30页
    3.2 经典被动取证算法第30-32页
        3.2.1 基于拍摄设备的取证算法第30-31页
        3.2.2 基于编码的取证算法第31页
        3.2.3 基于内容的取证算法第31-32页
    3.3 本文研究工作设想第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于首位数字特征的双重压缩检测算法第34-45页
    4.1 双重压缩检测理论第34-35页
    4.2 Benford 定律与首位数字概率分布第35-38页
    4.3 双重压缩检测与原始比特率估计算法第38-40页
        4.3.1 双重压缩检测算法第38-39页
        4.3.2 原始比特率范围估计算法第39-40页
    4.4 实验结果与分析第40-44页
        4.4.1 实验视频数据第40页
        4.4.2 双重压缩检测实验第40-43页
        4.4.3 原始比特率范围估计实验第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 基于马尔科夫特征的双重压缩检测算法第45-55页
    5.1 MPEG-4 量化与反量化第45-46页
    5.2 二次 MPEG-4 量化特性分析第46-48页
    5.3 马尔科夫统计特征与检测算法第48-50页
    5.4 实验结果与分析第50-53页
        5.4.1 实验数据第50页
        5.4.2 实验设定第50页
        5.4.3 双重压缩检测实验第50-53页
        5.4.4 与现有双重压缩检测算法的对比实验第53页
    5.5 本章小结第53-55页
第六章 双重压缩视频的原始量化参数估计算法第55-65页
    6.1 视频压缩历史逆向工程算法介绍第55-56页
    6.2 双重压缩特性分析第56-57页
    6.3 特征提取与多类分类算法第57-60页
        6.3.1 特征提取第57-58页
        6.3.2 多类分类算法第58-60页
    6.4 实验结果与分析第60-63页
        6.4.1 实验数据第60页
        6.4.2 实验设定第60页
        6.4.3 特征融合实验第60-61页
        6.4.4 原始量化参数估计实验第61-62页
        6.4.5 与现有原始量化参数估计算法的对比实验第62-63页
    6.5 本章小结第63-65页
第七章 基于光流的视频帧间篡改检测算法第65-81页
    7.1 光流变化序列提取第65-68页
    7.2 帧间篡改特性分析第68-71页
    7.3 帧间篡改方式识别算法第71-76页
        7.3.1 异常检测第71-73页
        7.3.2 识别算法第73-76页
    7.4 实验结果与分析第76-80页
        7.4.1 实验数据第76-77页
        7.4.2 实验设定第77页
        7.4.3 帧间篡改方式识别实验第77-79页
        7.4.4 篡改点定位实验第79页
        7.4.5 重压缩鲁棒性实验第79-80页
    7.5 本章小结第80-81页
总结与展望第81-83页
参考文献第83-89页
致谢第89-91页
攻读学位期间发表的学术论文目录第91-92页
攻读学位期间参与的项目第92-94页

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