基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测

本文针对同源视频的复制-粘贴篡改方式,提出了一种基于颜色特征的视频篡改检测方法,能够定位篡改位置并修复原视频.首先,计算各帧的颜色直方图,提取颜色特征并字典排序,计算邻近帧的帧间相似度获得匹配帧对;其次,针对全局颜色直方图不能表示颜色的空间分布信息,提取匹配帧对的彩色边缘特征进行复检;最后利用SIFT特征点的匹配精确定位篡改位置,并恢复原视频.实验表明,本文提供的方法在SULFA数据库视频检测上具有100%的准确率和召回率.     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

一种自适应音频双水印算法

提出了一种自适应音频双水印算法,算法既能对音频作品的版权进行保护,又能有效地证明其真实性,检测是否遭到篡改.该算法具有以下特点：⑴连续多次嵌入鲁棒水印,以提高水印提取的正确率,增强水印的鲁棒性,嵌入次数根据音频信息量自适应调整;⑵使用不同的量化算法嵌入不同作用的水印;⑶嵌入强度根据音频自身特征选取;⑷在提取水印的过程中不需要原始音频的参与.仿真实验表明：该双水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较好的鲁棒性和敏感性.     

基于恢复信息共享机制的最优自嵌入算法

提出一种动态的基于恢复信息共享机制的自嵌入算法,可用于实现图像篡改检测和内容恢复. 图像中每个分块产生的水印包括恢复信息和认证信息,其中恢复信息由原图的若干最高有效位生成,认证信息由生成的恢复信息结合最高有效位数据得到. 水印嵌入分为重叠模式和非重叠模式,选取的最高有效位数据层数和生成恢复信息的比特数是动态变化的. 该算法可根据篡改面积选取最优嵌入方式,有效保证了含水印图像的质量和图像篡改恢复效果.实验结果表明：与已有算法相比,该算法可取得更好的篡改恢复性能.     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

基于残差全卷积网络的图像拼接定位算法

为解决现有篡改定位网络随着深度加深不易收敛的问题,提出一种基于残差全卷积网络的图像拼接定位算法.所提算法一方面迁移残差思想,在全卷积神经网络(fully convolutional network, FCN)的部分卷积层中引入shortcut连接,使其输出的不仅是输入的映射,还是输入映射与输入的叠加.另一方面结合条件随机场(conditional random field,CRF)对定位结果进行后处理,并将FCN与CRF整合在一个端到端的学习系统中,进一步提高定位精度.此外,所提算法还融合3种FCN(FCN8、FCN16、FCN32)的预测结果.在实验中,随机选取公开数据集CASIA v2.0的5/6篡改图像作为训练集,然后对剩余1/6进行测试.为了测试提出算法的泛化性能,采用训练好的模型在公开数据集CASIA v1.0和DVMM上进行交叉测试.在3个数据集上的测试结果表明,所提算法的性能优于现有一些方法.     

基于非数值属性的数据库数字水印算法

数据库数字水印技术是实现数据库数据版权保护的有效手段之一,针对数据库非数值属性的特殊性构造了一种基于非数值属性的数据库水印模型,并依据模型描述了水印嵌入和水印检测过程的主要算法;最后从鲁棒性及盲测等方面对设计的算法进行了分析,并通过实验表明该算法具有较好的可用性和抗攻击性.     

一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

基于P帧PU划分模式的H.264至HEVC视频转码重压缩检测算法

提出了一种H.264至HEVC视频转码重压缩检测的新算法.基于HEVC编码标准中的一个新特性—–PU划分模式,利用直方图统计所有GOP的第1个P帧中各PU尺寸占据的8×8块数目,并将此作为视频的分类特征送入SVM进行判别分类.实验结果表明,所提出的算法能有效区分单压视频和转码视频,分类正确率达到90%以上.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

基于QPCA的彩色图像复制粘贴检测

目前,大多数图像取证方法对彩色图像的处理是将其转换为灰度图像,从而导致了彩色图像的颜色信息不能被有效且充分地利用.针对此问题提出一种基于四元数主成分分析(quaternion principal component analysis, QPCA)的复制粘贴篡改检测方法.该方法充分利用了彩色图像的各个颜色通道及它们之间的相关性,能够有效提高篡改区域的识别度.运用基于图像块的检测方法,首先将图像分块后对所有块进行QPCA计算以提取特征,然后用字典排序获取相似块的移位向量,最后根据移位向量频数与阈值的比较确定篡改区域.实验结果表明,所提方法的误检漏检率低于现有方法,检测准确率有较大提高.     

基于LBP-MDCT和CNN的人脸活体检测算法

人脸活体检测技术作为人脸识别系统安全运行的重要保障,对保障网络空间安全意义重大.针对基于视频的人脸欺骗攻击,提出一种基于局部二值模式-多层离散余弦变换(local binary pattern and multilayer discrete cosine transform, LBP-MDCT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)融合的人脸活体检测算法.首先从检测视频中提取人脸图像;接着对人脸图像进行LBP和多层DCT变换以得到LBP-MDC T特征,将部分人脸图像输入CNN中以得到CNN特征;然后将两种特征分别输入到支持向量机(support vector machine, SVM)中得到分类结果;最后将SVM的输出进行决策级融合以判定检测视频的合法性.在Replay-Attack和CASIA-FASD数据库上的实验结果表明,相对于现有算法,该算法的检测性能更加优越.     

基于LDPC码的MPEG-4鲁棒数字水印

提出了一种基于LDPC码的MPEG-4视频水印方案,利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性在MPEG-4视频中实现数字水印的嵌入和提取. 嵌入前先对水印信息进行LDPC编码,将处理后的水印嵌入到视频I-VOP亮度分量的中频系数中. 盲提取时用LDPC迭代译码算法对提取的水印信息进行译码. 实验表明,该方案降低了水印在传输中的误码率,有效提高了抗攻击能力,对于常见的视频攻击具有较强的鲁棒性.     

基于数字水印的互联网数字图像舆情信息事件预防技术研究

为了预防篡改图像信息导致的舆情事件的发生,提出一种基于超混沌加密和小波变换的数字水印算法,设计出一种新的基于数字水印技术的图像舆情信息安全体系.在进行仿真实验后证实,该系统能有效甄别网络图像文件虚实,预防恶意篡改,非法拷贝,非法传播,从而能进一步完善网络图像舆情信息的安全监管体系,促使网络图像信息朝向绿色健康的方向发展.     

一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

基于子带谱平滑度的音频篡改检测

针对音频篡改过程中重采样操作的检测,通过对插值音频信号频谱特性的分析,提出一种频谱测度即子带谱平滑度,用以度量音频信号在各子带频谱的波动程度,并提出用子带谱平滑度作音频信号篡改检测的方法及其具体实现步骤. 实验结果表明,该方法不仅能够准确地检测出音频信号是否经过插值和拼接处理,还能比较准确地估算出信号插值前的原始采样率,为音频取证提供更多有用信息.     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

基于混沌和分块的三维模型脆弱水印算法

由于三维模型的顶点坐标是不成比例的,这导致了三维模型的分块比二维图像难的多.然而水印分块是很容易的.因此本文提出一种新的三维网格模型分块算法,通过插入特殊的字符来将水印信息分块.然后用具有高安全性的混沌映射来加密分块的水印信息.试验结果显示,本文提出的算法能够检测出模型的任何篡改并且能够定为篡改区域.该算法简单、有效、具有高安全性.     

基于ENF邻域相关系数的音频篡改盲检测

为了提高现有的基于电网频率(electric network frequency,ENF)信号的盲篡改检测方法在低信噪比时的检测准确率,提出一种利用ENF信号邻域相关系数的音频篡改盲检测方法.首先将待测音频中提取的ENF信号划分子块,并计算相邻区域子块的相关系数;然后对相关系数序列进行自适应快速横向滤波(fast transversal filter,FTF),根据误差能量的变化检测音频篡改.为了减小干扰的影响以提高篡改检测准确率和篡改定位精度,从正、反两个方向对音频进行上述处理,再结合两个方向的误差能量进行篡改检测.与现有的两种代表性方法相比,所提出的方法不但能精确定位篡改,而且能有效提高音频篡改的检测准确率,尤其是在ENF波动较大和信噪比较低的情况下更有优势.