[发明专利]基于时频分析的伪造识别方法

说明书

本发明提供了基于时频分析的伪造识别方法，属于图像处理领域，包括对可疑视频流进行解码得到解码序列，根据解码序列中帧的类型获取EH函数；确定可疑视频流中的距离值，基于第距离值确定检测频率；对EH函数进行傅里叶变换，对变换结果进行基于S变换的时间频率处理，得到处理函数；基于处理函数确定检测函数，使用检测函数对可疑视频流中的GOP层进行初始定位，基于相邻的两个进行初始定位的GOP对视频流断点进行定位，确定可疑视频流中被篡改的具体位置。通过利用所有P帧或B帧的特征构造了两个检测函数，并引入了一个时频分析工具S变换，来识别和定位MPEG流中的帧篡改操作。本发明减小了现有检测技术的局限性，提高精度和稳定性。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及基于时频分析的伪造识别方法。

背景技术

随着高质量、低成本的数码相机的飞速发展，多媒体资源已经成为我们生活中主要的媒体形式。现在视频分享网站上有各种各样的视频剪辑，大部分都是有意或无意地编辑或篡改的。其中一些修改只是为了娱乐，但最近一些恶意篡改和篡改数字图像和视频片段已经开始打破了道德底线，甚至打破了相关的法律法规。

帧篡改作为一种基本的视频编辑操作，通过删除或插入一些帧到视频序列中，伪造者可以很容易地覆盖或覆盖部分内容。数字视频真实性是有效利用这些视频资源的最大挑战。W.Wang等人直接使用两个相邻帧之间的亮度分量之间的相关性来检测可能的重复子序列。J.Chao建立了光流场模型，在帧间篡改操作干扰光流一致性的情况下检测视频伪造。但这种检测算法更适合于某些视频资源，其中场景或内容发生了较大的变化，通常需要插入/删除帧的数量超过一定的阈值，比如100帧。Q.Dong设计了一种新型的运动补偿边缘伪迹模型，用来判断在双MPEG压缩后的傅里叶变换域是否有峰值。但很难为断点位置提供必要的信息。现有的检测算法中，定性地描述了一些时间工件，但这些时间特性易受编码器参数和篡改操作位置的影响。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供了借助检测函数和S变换完成篡改位置定位的伪造识别方法。

为了达到上述技术目的，本实施例提供了基于时频分析的伪造识别方法，所述伪造识别方法，包括：

对可疑视频流进行解码得到解码序列，根据解码序列中帧的类型获取EH函数；

确定可疑视频流中连续的i帧之间的第一距离值以及连续的p帧之间的第二距离值，基于第一距离值确定第一检测频率，基于第二距离值确定第二检测频率；

对EH函数进行傅里叶变换，对变换结果进行基于S变换的时间频率处理，得到处理函数；

基于处理函数确定检测函数，使用检测函数对可疑视频流中的GOP层进行初始定位，基于相邻的两个进行初始定位的GOP对视频流断点进行定位，确定可疑视频流中被篡改的具体位置。

可选的，所述对可疑视频流进行解码得到解码序列，根据解码序列中帧的类型获取EH函数，包括：

将可疑视频流导入解码器进行解码，从得到的解码序列中根据帧类型不同分别提取每个视频帧中的高频分量特征；

获取每个视频帧中离散余弦变换系数Coeff，基于离散余弦变换系数Coeff构建如公式一所示的EH函数的表达式

式中Coeff_i,b表示每个视频帧中第b个离散余弦变换模块索引i的系数，K表示离散余弦变换模块的数量。

可选的，所述基于第一距离值确定第一检测频率，基于第二距离值确定第二检测频率，包括：

根据第一距离值、第二距离值分别确定如公式二所示的第一检测频率、第二检测频率的表达式