| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 1. 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1. 数字可视媒体取证研究背景 | 第13-17页 |
| 1.2. 数字可视媒体取证国内外研究现状 | 第17页 |
| 1.3. 数字可视媒体取证主要研究问题 | 第17-18页 |
| 1.4. 论文主要研究内容及创新点 | 第18-19页 |
| 1.5. 论文结构 | 第19-21页 |
| 2. 数字可视媒体取证技术综述 | 第21-38页 |
| 2.1. 数字可视媒体取证概念 | 第21-22页 |
| 2.2. 可视媒体重压缩检测 | 第22-27页 |
| 2.2.1. 利用DCT系数变化特征检测对准的重压缩 | 第23-26页 |
| 2.2.2. 利用块效应检测未对准的重压缩 | 第26-27页 |
| 2.3. 可视媒体篡改检测 | 第27-34页 |
| 2.3.1. 可视媒体常见篡改方法 | 第27页 |
| 2.3.2. 利用像素相关性检测篡改 | 第27-30页 |
| 2.3.3. 利用压缩特征检测篡改 | 第30-32页 |
| 2.3.4. 利用抽象统计特征检测篡改 | 第32-33页 |
| 2.3.5. 利用噪声模式检测篡改 | 第33-34页 |
| 2.3.6. 利用物理特征检测篡改 | 第34页 |
| 2.4. 基于视频帧间特性的篡改检测 | 第34-35页 |
| 2.5. 可视媒体取证技术发展趋势 | 第35-37页 |
| 2.6. 本章小结 | 第37-38页 |
| 3. 具有运动适应性的视频删取证算法研究 | 第38-58页 |
| 3.1. 数字视频删帧篡改取证 | 第38-40页 |
| 3.2. 运动适应性对视频取证算法的意义 | 第40页 |
| 3.3. 具有运动适应性的删帧取证算法 | 第40-49页 |
| 3.3.1. 三种类型的FDP干扰帧 | 第41-43页 |
| 3.3.2. 波动强度特征提取 | 第43-45页 |
| 3.3.3. 波动强度特征的不稳定性 | 第45-46页 |
| 3.3.4. 波动强度特征增强 | 第46-47页 |
| 3.3.5. 检测算法 | 第47-49页 |
| 3.3.6. 具有运动适应性的删帧取证算法流程 | 第49页 |
| 3.4. 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| 3.4.1. 实验数据生成 | 第50-51页 |
| 3.4.2. 误检帧的组成 | 第51页 |
| 3.4.3. 波动强度特征对RI的去除效应 | 第51-52页 |
| 3.4.4. IEE算法对波动强度特征的增强效应 | 第52-53页 |
| 3.4.5. 检测算法与已有算法性能比较 | 第53-54页 |
| 3.4.6. 不同删帧数目及不同运动强度下的检测性能评估 | 第54-56页 |
| 3.4.7. 不同压缩策略下的检测性能评估 | 第56-57页 |
| 3.5. 本章小结 | 第57-58页 |
| 4. 数字视频删帧取证结合算法研究 | 第58-74页 |
| 4.1. 运动适应性删帧取证算法局限性分析 | 第58-62页 |
| 4.1.1. 极低速运动区域的不适用性 | 第58-60页 |
| 4.1.2. 波动强度特征的局部非敏感性对误检率的影响 | 第60-62页 |
| 4.2. 具有互补性质的视频删帧取证算法 | 第62-67页 |
| 4.2.1. 具有互补性质的视频删帧取证算法简介 | 第62-65页 |
| 4.2.2. RIFF算法与MAFF算法互补性原理分析 | 第65-67页 |
| 4.3. 视频删帧取证结合算法 | 第67-69页 |
| 4.3.1. 结合算法原理及步骤 | 第67-68页 |
| 4.3.2. 结合算法适用范围分析 | 第68-69页 |
| 4.4. 实验结果及分析 | 第69-72页 |
| 4.4.1. 实验数据生成 | 第69-70页 |
| 4.4.2. 结合算法与MAFF算法检测性能比较 | 第70-71页 |
| 4.4.3. 不同编码参数对结合算法检测性能的影响 | 第71-72页 |
| 4.5. 本章小结 | 第72-74页 |
| 5. 数字视频删帧取证工具算法研究 | 第74-94页 |
| 5.1. 数字可视媒体取证工具集合的思想 | 第74-75页 |
| 5.2. 视频删帧检测中光照与聚焦抖动干扰分析 | 第75-78页 |
| 5.3. 基于ACE的视频删帧取证工具算法 | 第78-83页 |
| 5.3.1. ACE算法简介 | 第78-80页 |
| 5.3.2. 基于ACE的取证工具算法 | 第80-82页 |
| 5.3.3. 实验结果及分析 | 第82-83页 |
| 5.4. 基于平均梯度的视频删帧取证工具算法 | 第83-86页 |
| 5.4.1. 平均梯度算法简介 | 第84页 |
| 5.4.2. 基于平均梯度的取证工具算法 | 第84-85页 |
| 5.4.3. 实验结果及分析 | 第85-86页 |
| 5.5. 取证工具的组合使用 | 第86-87页 |
| 5.6. 取证工具的反-反取证应用 | 第87-89页 |
| 5.6.1. 视频删帧反取证与取证工具反-反取证 | 第87-88页 |
| 5.6.2. 实验结果及分析 | 第88-89页 |
| 5.7. 取证算法执行速度优化 | 第89-93页 |
| 5.7.1. 算法级优化 | 第89-91页 |
| 5.7.2. ACE并行处理优化 | 第91页 |
| 5.7.3. 实验结果及分析 | 第91-93页 |
| 5.8. 本章小结 | 第93-94页 |
| 6. 总结与展望 | 第94-97页 |
| 附录Ⅰ 视频数据库详细信息 | 第97页 |
| 附录Ⅱ 缩略词列表 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-103页 |
| 科研成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
