[发明专利]视频篡改检测方法、装置、系统、设备、介质和产品

权利要求书

1.一种视频篡改检测方法，其特征在于，所述视频篡改检测方法包括：

接收待检测视频；

使用包含特征点提取和特征点描述的ORB算法对待检测视频进行自动检测；

在自动检测结果为所述待检测视频被篡改的情况下，将所述待检测视频和检测结果发送给后台维护子系统，由系统维护人员对所述后台维护子系统中的所述待检测视频进行人工审核。

2.根据权利要求1所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述视频篡改检测方法还包括：

在自动检测结果为所述待检测视频未被篡改的情况下，将所述待检测视频和检测结果发送给后台维护子系统，由所述后台维护子系统存储登记所述待检测视频未被篡改的检测结果。

3.根据权利要求1所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述视频篡改检测方法还包括：

接收对所述ORB算法进行检测参数调整的检测参数调整信息，使用调整检测参数后的所述ORB算法对待检测视频进行检测。

4.根据权利要求1-3中的任一项所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述使用包含特征点提取和特征点描述的ORB算法对待检测视频进行自动检测，具体包括：

使用oFast算法进行特征点提取；

使用rBRIEF算法进行特征点描述；

通过对所述特征点描述值进行对比确定图像中各帧的相似关系，根据所述相似关系确定所述待检测视频是否被篡改。

5.根据权利要求4所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述使用oFast算法进行特征点提取，具体包括：

提取初步特征点；

从所述初步特征点中提取最优特征点；

使用非极大值抑制算法(NMS)剔除相邻位置上的特征点；

实现特征点的尺度不变性，获得oFast特征点。

6.根据权利要求5所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述提取初步特征点，具体包括：

先从所述待检测视频中粗略选择大量检测点，再从所述大量检测点中筛选出所述初步特征点。

7.根据权利要求6所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述从大量检测点中筛选出所述初步特征点，具体包括：

从所述粗略选择的大量检测点中选取一p点；

判断在以所述p点为中心的周围3个像素范围内是否有一定数量的相邻像素点的灰度值全部大于p点或者全部小于p点；

当有一定数量的相邻像素点的灰度值全部大于p点或者全部小于p点时，确定p点是一个初步特征点。

8.根据权利要求5所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述从所述初步特征点中提取最优特征点，具体包括：

采用机器学习的ID3贪心算法构造决策树，将所述初步特征点中的每个点周围的3个像素范围内的所有像素点输入到所述决策树中，从而选取所述最优特征点。

9.根据权利要求5所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述使用非极大值抑制算法(NMS)剔除相邻位置上的特征点，具体包括：

计算每个所述特征点的响应值，所述响应值是所述特征点及其周围3个像素范围内所有像素点的偏差绝对值之和；

在临近的特征点中保留响应值较大的，删除响应值较小的。

10.根据权利要求5所述的视频篡改检测方法，其特征在于，所述实现特征点的尺度不变性，获得oFast特征点，具体包括：

通过使用金字塔算法把原图按照比例因子进行缩小得到多组不同比例图形的特征点集合，该集合为图像的oFast特征点。