基于相似度分析的数字多媒体被动取证研究
| 中文摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 中文文摘 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 第一节 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 第二节 数字多媒体取证技术 | 第12-13页 |
| 第三节 本文结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 数字多媒体的被动取证研究现状 | 第16-24页 |
| 第一节 图像被动取证研究现状 | 第16-19页 |
| 1.1 图像篡改方式 | 第16-18页 |
| 1.2 图像篡改检测 | 第18-19页 |
| 第二节 视频被动取证研究现状 | 第19-24页 |
| 2.1 视频篡改方式 | 第19-20页 |
| 2.2 视频篡改检测 | 第20-24页 |
| 2.2.1 视频时域篡改检测 | 第20-22页 |
| 2.2.2 视频空域篡改检测 | 第22-24页 |
| 第三章 针对人脸拼接的图像篡改检测算法 | 第24-36页 |
| 第一节 图像颜色空间 | 第24-26页 |
| 1.1 RGB颜色空间 | 第25页 |
| 1.2 YUV颜色模型 | 第25-26页 |
| 第二节 图像色温估计 | 第26-27页 |
| 第三节 基于级联分类器的快速人脸检测 | 第27-28页 |
| 3.1 人脸检测 | 第27-28页 |
| 3.2 级联分类器 | 第28页 |
| 第四节 基于色温相似度分析的图像拼接篡改检测算法 | 第28-31页 |
| 4.1 算法步骤 | 第29-30页 |
| 4.2 算法详细说明 | 第30-31页 |
| 第五节 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 5.1 检测结果 | 第32-34页 |
| 5.2 验结果分析 | 第34-35页 |
| 第六节 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 针对时域复制粘贴的视频篡改检测算法 | 第36-58页 |
| 第一节 视频时域复制粘贴篡改描述 | 第36-37页 |
| 第二节 奇异值分解与结构相似度介绍 | 第37-40页 |
| 2.1 奇异值分解 | 第37-38页 |
| 2.2 结构相似度 | 第38-40页 |
| 第三节 基于特征距离相似度分析的视频篡改检测算法 | 第40-45页 |
| 3.1 可疑篡改子序列搜索 | 第40-43页 |
| 3.2 二次检测与定位 | 第43-45页 |
| 第四节 实验结果与分析 | 第45-56页 |
| 4.1 实验数据准备 | 第45-47页 |
| 4.2 检测结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.3 运行时间分析 | 第52-54页 |
| 4.4 对比实验 | 第54-56页 |
| 第五节 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-62页 |
| 第一节 总结 | 第58-59页 |
| 第二节 展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 个人简历 | 第70-72页 |
