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 |