一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

基于场景切换的H.264码率控制技术

在H.264/AVC编码器中,由于采用了固定长度的图像组(GOP)结构,不能有效地处理视频序列中的场景切换,导致场景切换帧后续各帧编码质量严重下降。为了有效解决该问题,提出了一种自适应的码率控制算法,通过场景切换的快速检测方法检测视频序列中的场景切换,在场景切换帧处终止当前GOP并对GOP层的码率分配算法做出修正。仿真结果表明:采用该算法可以有效地降低场景切换对后续帧编码质量的影响,而且合理地分配码率资源,提高了整个视频序列的编码质量。在相同码率条件下,整体编码质量可以提高0.3-0.5dB。     

基于场景切换的H.264码率控制技术

在H.264/AVC编码器中,由于采用了固定长度的图像组(GOP)结构,不能有效地处理视频序列中的场景切换,导致场景切换帧后续各帧编码质量严重下降。为了有效解决该问题,提出一种自适应的码率控制算法,通过场景切换的快速检测方法检测视频序列中的场景切换,在场景切换帧处终止当前GOP并对GOP层的码率分配算法做出修正。仿真结果表明:采用该算法可以有效地降低场景切换对后续帧编码质量的影响,而且合理地分配码率资源,提高了整个视频序列的编码质量。在相同码率条件下,整体编码质量可以提高0.3~0.5 dB。     

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

一种基于内容相似性的重复视频片段检测方法

针对互联网视频内容的复杂性,选择能够表征视频内容的特征,首先通过LSH哈希算法对特征进行索引,并由此确定视频之间的帧匹配序列,然后对于计算出的帧匹配序列,采用随机抽样一致性算法进行拟合,从而得到有效的帧匹配序列.视频之间的相似度依据有效帧匹配序列的相似度计算,由相似度进行互联网视频片段的消重.实验表明,对于大量内容相似的互联网视频片段,该方法能较好地描述相似性,并能有效提高检测准确率.     

基于均值散度直方图的镜头分割算法

提出一种新的镜头边界枪测算法.该算法充分利用视频帧中的颜色信息,提取每帧的矢量特征值.形成视频帧特征值序列.针对该特征值序列的滑动窗口引入散度算法和非参数密度估计法.根据特定视频帧矢量值在滑动窗口中两个不同概率密度值的相异性特征.得到该帧在两种不同概率分布下的散度值;同时,提出一种新的基于统计学的自动阈值获取方案,能很好地检测出切变和渐变.对多种类型的视频序列进行测试的实验结果表明,检测结果达到了95.3%的查全率和95.2%的查准率.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

一种基于深度卷积神经网络的摄像机覆盖质量评价算法

随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化.     

网络视频质量包层评估模型研究

为了实现对网络视频质量的实时监测,提出一种包层视频质量评估模型.该模型无需对视频载荷信息进行解码,只通过分析视频包头信息评估网络视频的质量.首先,分析包头信息获取压缩码率、帧率、每帧编码比特数、丢包数目和丢包位置等信息,利用压缩码率和Ⅰ帧的平均编码比特数预测视频内容的运动特性,在此基础上结合视频帧编码类型及视频内容运动特性预测视频流的编码失真和丢包失真并最终建立包层质量评估模型.实验结果表明,相比国际标准G.1070模型和G.1070增强模型中的视频质量评价方法,通过该模型得到的视频质量与视频主观质量的皮尔森相关系数分别平均提高了0.087和0.065,同时均方根误差降低了0.219和0.164.该模型具有良好的性能,可以准确地评价网络视频质量.     

一种采用内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

针对最新的视频编码标准高效率视频编码(HEVC),提出一种基于帧内模式选择的视频信息隐藏算法.首先,对一幅二值图像进行Arnold置乱和turbo码编码,形成待嵌入的二值信息序列.然后,结合帧内模式选择过程,调制I帧亮度16×16编码单元最优预测模式的奇偶性来实现信息隐藏.由于只在I帧进行信息隐藏,提取时只需部分解码即可提取隐藏信息,无需完全解码与原始视频的参与,实时性较好.实验结果表明:算法对视频质量和比特率的影响较小,且能保证一定的信息隐藏容量,符合视频隐藏算法的基本要求.     

基于引导滤波器和加权二维主成分分析的视频融合

可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。     

双域无参考视频质量评价算法

为了提高视频质量评价的精确度,降低计算复杂度,提出了一种双域无参考视频质量评价算法.在压缩域,利用从码流中提取的编码信息,结合视频内容复杂度来计算视频相似度;在像素域,结合人类视觉系统的特性,通过块效应和模糊效应评估来计算视频失真度;最后,综合视频相似度和失真度得出视频客观质量.文中选用LIVE Video QualityDatabase对算法效果进行了评估,结果表明:该算法的预测精确性和单调性分别达到0.801 3和0.786 1,优于全部10种对比的视频客观质量评价方法;同时,该算法具有较低的计算复杂度,可以满足实时应用要求.     

基于视频对象的自适应去帧/插帧视频处理

提出一种降低视频传输比特率的视频编(解)码的预(后)处理方法．该方法通过对视频对象做真实运动估值，把估值低于某一阈值的帧删去而不被传输，仅把被删去帧在序列中的序号传输。在解码后，根据所接收的序列号用相应的参考帧来恢复(替代)被删去的帧。对快速运动的图像序列，为了改善视觉效果，可以根据运动估值的大小，自适应地插入若干中间过渡帧。过渡帧用插值算法得到。     

基于数据隐藏的H.264视频传输抗误码方法研究

针对如何改善H.264无线视频传输抗误码性能,提出了一种基于数据隐藏的H.264视频传输I帧误码恢复方法。该方法在编码端自适应地提取I帧宏块的重要数据,并将提取的重要数据隐藏到下一帧RTP报文的扩展头部,然后在解码端提取重要数据并采用空时自适应算法对I帧进行误码恢复。实验结果表明,该方法相比于同类方法显著提高了I帧的误码恢复效果。     

基于ICA算法的视频字幕检测与定位

研究了独立成分分析法(ICA)在视频序列处理中的应用,提出了一种新的基于ICA算法的视频字幕检测与定位方法,该算法采用了小波变换来提取独立分量.仿真实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效消除背景信息,提高字幕定位的精度,具有更强的鲁棒性.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

低频干扰下无线多媒体网络中不良视频检测算法

当前无线多媒体网络容易受到低频干扰,传统不良视频检测算法无法有效去除干扰,导致检测结果不可靠。为此,提出一种新的无线多媒体网络中不良视频检测算法。为了使运动矢量平滑,通过向量中值滤波技术对其施行处理。为了避免因摄像头位置变动造成的干扰,采用平均值法对视频进行进一步处理。在无线多媒体网络视频序列时间轴中,将局部光问题转换成关键帧识别问题。在获得关键帧的基础之上,通过HIS模型快速准确地实现肤色部分的提取,判断检测视频是否为不良视频。经实验验证,所提算法检测精度高、结果可靠,且开销小。     

基于运动估值的视频帧处理方案

提出一种视频帧处理方案，通过这种处理可以有效降低视频传输比特率和改善视觉效果。对快速运动的图像序列，为了改善视觉效果，可以根据运动估值的大小，自适应地插入若干中间过渡帧。过渡帧用插值算法得到。