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时域视频篡改的取证理论与方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-25页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
    1.2 数字视频篡改检测研究现状第14-21页
        1.2.1 基于视频压缩特征的篡改检测技术第16-18页
        1.2.2 基于视频内容的篡改检测技术第18-21页
    1.3 本文研究内容第21-25页
        1.3.1 本文主要工作第21-23页
        1.3.2 本文章节安排第23-25页
第二章 时域视频篡改及经典检测算法第25-41页
    2.1 时域视频篡改介绍第25-30页
        2.1.1 帧删除篡改第25-26页
        2.1.2 帧重复篡改第26-28页
        2.1.3 帧插入篡改第28-30页
    2.2 时域视频篡改检测经典算法第30-40页
        2.2.1 检测视频段的篡改检测算法第30-33页
        2.2.2 检测突变点的篡改检测算法第33-40页
    2.3 本章小结第40-41页
第三章 基于帧序列指纹的帧重复篡改检测算法第41-58页
    3.1 算法基本原理第41-42页
    3.2 帧序列指纹提取第42-45页
    3.3 帧重复检测算法第45-47页
    3.4 实验结果及分析第47-57页
        3.4.1 实验参数选择第47-51页
        3.4.2 其他实验条件设置第51-52页
        3.4.3 对未经处理的篡改视频的检测第52-54页
        3.4.4 对经过亮度调整的篡改视频的检测第54-55页
        3.4.5 对经过MPEG压缩的篡改视频的检测第55-57页
    3.5 本章小结第57-58页
第四章 基于电网频率信号的视频篡改检测算法第58-92页
    4.1 ENF简介第58-59页
    4.2 视频中ENF信号的提取第59-61页
    4.3 ENF信号的插值第61-64页
    4.4 时域篡改对ENF信号的影响第64-68页
    4.5 实际应用问题及分析第68-74页
        4.5.1 ENF频率偏移带来的影响第68-71页
        4.5.2 帧丢失带来的影响第71-72页
        4.5.3 滤波器带宽带来的影响第72-74页
    4.6 基于ENF的时域篡改检测方法第74-77页
    4.7 实验结果及分析第77-91页
        4.7.1 实验环境设置第78-79页
        4.7.2 对帧删除篡改的检测第79-83页
        4.7.3 对帧重复篡改的检测第83-86页
        4.7.4 对帧插入篡改的检测第86-91页
    4.8 本章小结第91-92页
第五章 基于压缩编码特征的视频篡改检测算法第92-117页
    5.1 H.265/HEVC编码标准简介第92-97页
    5.2 时域篡改对压缩域特征的影响第97-104页
        5.2.1 对预测模式的影响第98-100页
        5.2.2 对运动预测向量的影响第100-104页
    5.3 时域篡改检测算法第104-107页
    5.4 实验结果及分析第107-116页
        5.4.1 实验环境设置第107-109页
        5.4.2 帧删除篡改检测实验及分析第109-112页
        5.4.3 帧重复篡改检测实验及分析第112-114页
        5.4.4 帧插入篡改检测实验及分析第114-116页
    5.5 本章小结第116-117页
总结与展望第117-119页
附录 基于深度神经网络的弱监督视频物体分割第119-130页
    6.1 视频物体分割简介第119-120页
    6.2 弱监督视频物体分割算法第120-126页
        6.2.1 物体位置及运动信息提取第120-121页
        6.2.2 首帧物体选择第121-123页
        6.2.3 物体概率图的前向传播第123-125页
        6.2.4 物体概率图的后向传播第125页
        6.2.5 像素级精度分割第125-126页
    6.3 实验结果及分析第126-128页
    6.4 本章小结第128-130页
参考文献第130-148页
攻读博士学位期间取得的研究成果第148-150页
致谢第150-151页
答辩委员会对论文的评定意见第151页

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