[发明专利]一种基于H.264/AVC视频的删帧篡改检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体信息安全领域，更具体地，涉及一种基于H.264/AVC视频的删帧篡改检测方法。

背景技术

随着计算机科学与技术的发展，数字视频几乎无处不在，人们可以用视频编辑软件轻而易举地编辑和篡改视频，常见的视频帧间篡改方法有帧删除、帧添加、帧替换和帧复制等。视频内容真实性的认证对法庭取证和版权保护等具有重要意义。视频数据量较大，所以需要对视频进行压缩。大多数视频是以压缩形式的码流存在的，要对视频进行篡改，首先就要将视频码流解码到像素域，进而在像素域篡改，最常见的篡改操作是删除视频的一些帧，删帧之后又需要将视频压缩成码流形式，便于存储或传输。删帧篡改操作会产生一些特别的效应，通过这些效应能判断视频是否经历了删帧。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷（不足），提供一种能够准确检测视频是否被删帧篡改的基于H.264/AVC视频的删帧篡改检测方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于H.264/AVC视频的删帧篡改检测方法，包括：

提取H.264/AVC视频的P帧平均残差序列；

计算P帧平均残差序列的时域特征比Qt和频域特征比Qf；

根据时域特征比Qt和频域特征比Qf与预设的时域阈值th1和频域阈值th2对删帧篡改视频和非删帧篡改视频进行分类。

上述方案中，所述提取H.264/AVC视频的P帧平均残差序列的具体步骤为：

对H.264/AVC视频进行解码，在解码过程中提取每一个P帧的平均残差，得到P帧平均残差序列SARP1。

上述方案中，计算P帧平均残差序列的时域特征比Qt的具体步骤为：

对于P帧平均残差序列，在每个GOP中找出平均残差最大的P帧的位置序数，将找到的位置序数构成一个特征向量S，计算所述特征向量S中每个元素出现的次数S(i)，并计算特征向量S的方差，将该方差的归一化值记为时域特征比Qt。

上述方案中，计算P帧平均残差序列的频域特征比Qf具体步骤为：

对该P帧平均残差序列进行离散时间傅里叶变换，得到幅频响应特性曲线，在[0，2π]范围内，求出π/4、π/2处的尖峰的较小值与零频率处尖峰值的比值，记为频域特征比Qf。

上述方案中，根据时域特征比Qt和频域特征比Qf与预设的时域阈值th1和频域阈值th2对删帧篡改视频和非删帧篡改视频进行分类的具体步骤为：

预设的时域阈值th1和频域阈值th2；

将时域特征比Qt和频域特征比Qf分别与时域阈值th1和频域阈值th2进行比较，当满足Qt<th1且Qf<th2时，则判断视频没有经历删帧篡改，否则就判定是该视频为篡改视频。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

本发明中的H.264/AVC视频的帧间编码采用了预测编码方式，当前帧减去预测帧就可以得到残差帧，然后对残差帧进行整数余弦变换、量化、熵编码等一系列的操作，最终形成压缩的H.264/AVC视频码流。P帧的平均残差序列在视频篡改前后会有不同的时域特性和频域特性，将时域特性和频域特性结合起来作为双重特征，并通过先验知识设置阈值对视频进行分类，能够有效检测H.264/AVC视频的删帧篡改操作，此检测方法的最终平均检测率达92%以上。

附图说明

图1为本发明一种基于H.264/AVC视频的删帧篡改检测方法具体实施例的流程图。

图2为本发明具体实例中对视频进行删帧篡改操作的流程图。

图3为本发明具体实例中删帧前视频的P帧平均残差序列图，即SARP1。

图4为本发明具体实例中删帧后视频的P帧平均残差序列图，即SARP2。

图5为本发明具体实例中SARP1在频域的幅频响应特性曲线图。

图6为本发明具体实例中SARP2在频域的幅频响应特性曲线图。

图7为本发明具体实例中联合时域阈值th1和频域阈值th2对篡改视频和未篡改视频的区分示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。