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.     

图像视频中ENF信号的分析及应用综述

多媒体录制设备在交流电场或交流电器设备环境中录制视频、图像或音频时,会同时记录电网频率的波动.电网频率(electric network frequency, ENF)具有实时性、连续性以及同电网一致性等特点.因此从这些录制的多媒体文件中估计出的ENF信号是一种很好的时间戳,可用于信息源检测、操作取证及媒体同步等任务.尽管音频、图像和视频中ENF信号存在的形式截然不同,但检测和估计的思路是一致的,部分处理手段是通用的.目前,ENF信号在音频这一载体的研究中已经积累了一些成果,而在图像视频分析中的研究还处于起步阶段.为了更全面地了解图像和视频中ENF信号的特点、估计方法及在信息取证等方面的应用,对相关研究成果进行了梳理总结.首先通过分析图像视频捕获过程来探究ENF信号的形成机理与特点,然后对ENF信号检测和估计中存在的问题及相关方法进行了总结分析,最后介绍了图像视频ENF信号在信息取证方面的应用并指出未来可能的研究方向.     

基于阴影检测模型的图像拼接盲取证

拼接篡改是最常见的篡改手段之一。在拼接带有阴影的图像时,篡改者为了掩饰篡改痕迹往往会伪造拼接物的阴影。提出一种基于阴影模型的拼接图像盲取证方法。分析各种经典的阴影模型,在此基础上建立一种适用于拼接篡改取证的阴影模型。使用图像区域增长算法实现对图像阴影的自动提取和定位,并采用能量最小化方法和干扰点去除技术得到鲁棒的阴影比例因子,利用阴影比例因子的不一致性对拼接篡改图像进行盲取证。实验结果表明,该拼接取证方法对于带阴影的拼接篡改图像有较高的检测准确率,能应对各种伪造阴影手段。     

基于时频结合的带噪语音端点检测算法

为了改善在低信噪比条件下,传统语音端点检测算法准确率较低的情况,提出了一种结合多窗谱估计的谱减法和能熵比的语音端点检测算法。该算法在低信噪比下,对带噪语音进行多窗谱估计的谱减语音增强后,结合语音信号的短时能量和子带谱熵,对增强后的语音信号进行能熵比的计算,并用于端点检测。实验结果表明,在不同的背景噪声且信噪比为-5 d B环境下,相对其他端点检测算法更有效地检测出语音端点,可达到70%以上的正确率,此算法更适合于低信噪比环境下的语音端点检测。     

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.     

CDMA信号在衰落信道中的低复杂性盲多用户检测

分析码分多址(CDMA)信号在衰落信道中的盲多用户检测.在实际通信系统中当信号处于深衰落时,最小均方误差(MMSE)检测器经常失去对信号的相位跟踪.文中提出了一种次优化子空间盲MMSE检测算法,运用目标用户特征波形和辅助向量对信号相位进行去耦处理,使盲MMSE检测器具有次优化低复杂性的结构和算法,并且适合衰落信道.     

基于二次模糊相关性的单通道置换图像盲分离

关键词：中图分类号：文章编号：针对模糊处理后的置换图像,提出一种基于二次模糊相关性的单通道盲分离方法. 该方法通过对置换图像进行二次模糊,估计二次模糊前后对应子块的相关系数来构造一个映射空间,利用映射空间内参数的不同分类完成置换混合矩阵的估计,从而实现置换源图像子块的分离. 实验表明,该方法对经历不同模糊处理的置换图像均能达到较高的检测正确率,同时,算法对高斯噪声和有损JPEG压缩都具有较好的鲁棒性.     

基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

星载雷达弱目标小波去噪方法研究

针对星载雷达弱目标检测能力的不足,提出运用小波分解阈值处理的去噪方法改善检测前信噪比.结合频率步进信号高分辨成像的特点,设计了时域去噪和距离域去噪两种方法.仿真结果表明,两种方法均能有效地抑制噪声,提高检测前信噪比.通过分析比较,距离域去噪方法更为有效.     

一种基于傅里叶变换的运动图像全盲认证方法

利用运动图像傅里叶变换幅度谱的带状调制特性,提出一种针对运动图像的全盲认证方法,实现了对运动图像经过修改、移动、区域填充以及非运动图像上填充运动图像块两种情况下的篡改区域检测与定位.实验验证了其有效性及对噪声的鲁棒性.     

基于三阶差分预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计

为了提高JPEG图像旋转角度估计的准确率，本文提出一种结合预滤波和循环谱分析的JPEG图像旋转角度估计方法。首先，对差分滤波后的待检测图像进行循环谱分析，其图像信号具有循环周期性；然后，设计预滤波器减小JPEG块效应对图像频谱的影响；最后，根据得到的旋转特征峰的位置估计出旋转角度。实验结果表明，所提算法对旋转角度估计的准确率优于现有算法。     

提高空间谱算法分辨率的DOA估计

针对传统MUSIC算法在低信噪比,小快拍数等非理想条件下分辨率下降的问题,提出了改进的基于子空间投影的MUSIC测向算法. 该算法充分利用子空间信息,采用新的特征值校正方法对噪声子空间进行加权,并与加权信号子空间投影进行空间谱合成,得到新的空间谱函数. 搜索函数极大值,就能得到来波方向. 新方法既保
留了噪声子空间算法的高分辨性能,又保留了信号子空间算法的稳定性. 计算机仿真和实测数据表明新方法有效.     

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.     

置换混叠信号的盲检测和分离

针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.     

基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法

针对传统神经网络提取的复杂环境声音特征微弱，导致分类准确率低的问题，提出了一种基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法。首先，从原始音频数据中提取出三种声音特征，即对数梅尔频谱图（log-Mel spectrogram, LMS）、梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficients, MFCC）以及能量谱图（energy spectrum, ES）；其次，分别将以上三者作为RGB颜色通道分量进行特征融合，形成包含更多特征信息的声谱图，更全面表征环境声音；再次，为了避免由于数据集较少导致所训练的模型泛化能力较差，对预训练模型VGG-16采用微调方法进行训练；最后，在两个广泛使用的环境声音分类数据集以及实际场景采集的音频上验证本文所提方法的有效性，并与其他模型的准确率进行对比。结果表明，本文所提方法在ESC-10以及ESC-50数据集上的准确率分别能够达到88.2%和65.2%，并且能提高实际场景采集的音频分类效果。     

基于图像内容和特征融合的隐写盲检测

随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.     

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.     

应用ICA的混沌直扩信号盲分离及检测

摘要： 混沌直扩信号是由普通混沌信号直接调制信息信号得到的一类扩频通信信号,它兼有混沌信号和直扩信号容量大、低截获等特点. 该文针对复杂环境下非合作混沌直扩信号检测的问题,考虑到多径传输及噪声条件下混沌直扩信号混沌特性被明显削弱,在考察直接检测方法的基础上提出一种基于ICA的信号盲分离和混沌特性检测相结合的检测方法. 首先将接收到的混合信号分离成各单路信号,再检测各路信号的混沌特性. 理论分析和仿真实验表明,分离后混沌直扩信号的纯净度明显提高,基本上不再受噪声等的影响,在输入信噪比?40 dB 条件下仍可有效检测出混沌直扩信号.     

STBC协同OFDM系统快速迭代ICI消除的信干比计算

针对空时分组编码的协同正交频分复用系统,提出了快速迭代消除子载波干扰的信干比计算方法. 该方法用每次迭代的初始值代替发送信号,实现接收信号信干比的计算,对于相对频偏较大的情况,可结合频偏补偿方法进行计算. 误差分析和仿真数据表明：信噪比大于10 dB 时,采用这种方法计算信干比与理论信干比的相对误差小于10?2.     

用于安全监控系统的音频事件检测研究

针对视频监控过于依赖图像信息,在黑暗条件下或视线盲区无法进行及时、有效监控的问题,本文提出一种可以用于辅助安全监控的音频事件检测系统,以枪击声和尖叫声为关键事件,把过零率、短时能量、子带能量比和Mel倒谱系数作为音频特征,基于SVM分类器设计实现了一种多级分类系统。结果表明,该系统可以有效地检测出两种关键事件,最优识别率达90%。