【摘 要】
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针对背景静止的视频对象移除的篡改手段,提出一种对比高频分量差异度的视频篡改检测算法.视频篡改时,为了达到视觉连贯性的目的,通常会引入修复操作,这就使得篡改区域高频分
【机 构】
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宁波大学纵横智能软件研究所 浙江宁波315211
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针对背景静止的视频对象移除的篡改手段,提出一种对比高频分量差异度的视频篡改检测算法.视频篡改时,为了达到视觉连贯性的目的,通常会引入修复操作,这就使得篡改区域高频分量差异性较小.首先用小波的方法将视频高频分量提取出并用其进行重构,将重构的图像序列分为100个子集,然后以每个子级为基本单位分析其在时域上的高频分量差异度曲线的变化,来检测每个子集是否发生篡改及篡改的时域位置,再经过综合整理得到最终篡改结果.目前方法抵抗量化噪声效果不太理想,该算法没有在像素的基础上进行操作而是转移到频域上,从而减少了其影响,使得该算法基于子集的漏警率、虚警率分别达到了7.20％和3.07％.
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