CN104837028B - 视频同比特率双重压缩检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种视频同比特率双重压缩检测方法，包括如下步骤：对测试和训练视频进行基于mode的预处理，得到预处理后的测试视频和训练视频；提取预处理后测试和训练视频各帧的首位数字概率分布函数，并与Benford近似对数定律拟合后得到12维特征；得到训练视频各帧的12维特征训练分类器；利用分类器对测试视频各帧进行分类，并判断测试视频是否经过双重压缩。本发明填补了视频同比特率双重压缩检测技术相关领域的空白，提高了检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及双重压缩检测方法，具体地，涉及一种视频同比特率双重压缩检测方法。
背景技术
随着多媒体技术的不断发展，数字视频通过网络广泛地传播。科技的进步使得摄像设备的价格越来越低廉，同时出现了许多强大的图像或者视频编辑软件，导致人们可以轻易地对数字图像和视频进行篡改。虚假视频的传播可能会带来不良的社会影响。所以，可靠的视频鉴定和取证技术具有重要的社会意义。
数字图像视频取证旨在检测和分析图形和视频原始内容的真实性，相关研究包括：篡改(克隆、修复、修整、拼接)检测，隐藏数据的检测和修复，在没有原始记录的情况下对图像源的认证等。其中，双重压缩检测是篡改检测领域中比较有效的一类方法。近些年来，许多学者致力于数字图像取证技术，并在图像篡改检测领域取得了较多有价值的研究成果。由于视频编解码的复杂性和篡改方式的多样性，视频篡改检测的难度比较大，但是在近十年内也取得了不少突破性的进展。
经过对现有双重压缩检测技术的检索发现，公开号为CN102413328A、公开日为2012年04月11日的中国专利记载了一种“JPEG图像双重压缩检测方法及系统”，该技术针对给定的待测JPEG图像进行矫正获得参考图像，提取待检测JPEG图像及参考图像的量化DCT参数的直方图，并根据两者直方图计算各频率的特征值；采用经训练的分类器对所述特征值进行模式识别，判别所述待检测JPEG图像是否经过双重压缩。该专利针对JPEG图像，而不是视频，视频双重压缩检测相关的专利依旧是个空白。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种视频同比特率双重压缩检测方法。
根据本发明提供的一种视频同比特率双重压缩检测方法，包括如下步骤：
步骤1：对测试视频和训练视频进行基于mode的预处理，得到预处理后的测试视频和训练视频；
步骤2：提取预处理后测试视频和训练视频各个I帧的首位数字概率分布函数，并与Benford近似对数定律拟合后得到12维特征；I帧表示关键帧；
步骤3：利用步骤2中得到的训练视频各个I帧的12维特征训练分类器；
步骤4：利用12维特征分类器对测试视频各个I帧进行分类，并判断测试视频是否经过双重压缩。
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：量化测试视频和训练视频各个I帧的图像，得到图像的DCT系数；
步骤1.2：根据图像的DCT系数定义mode值，其中，在DCT系数8x8矩阵相同位置上所有的系数组成了一个mode，所述矩阵左上角的mode中的系数属于DC系数，其余63个mode称为AC mode，AC mode中的系数属于AC系数；
步骤1.3：统计预处理后测试视频和训练视频各个I帧的AC mode中非零AC系数集合：
当一AC mode中非零AC系数的个数小于100，则丢弃该AC mode；
当一I帧中被丢弃的AC mode的个数大于等于10，则丢弃该I帧。
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：计算通过统计预处理后测试视频和训练视频各个I帧首位数字的值的概率分布函数f(x)，其中，x表示首位数字的值，x＝1，2，…，9，得到预处理后测试视频和训练视频各个I帧的9维特征；
步骤2.2：将步骤2.1得到的概率分布函数与Benford近似对数定律拟合，得到拟合统计值，与所述的9维特征共同构成预处理后测试和训练视频各个I帧的12维特征。
优选地，所述步骤2中的Benford近似对数定律由Benford定律泛化而来，Benford定律的公式如下：
式中，x表示非零量化AC系数的首位数字的值，x＝1，2，…，9，p(x)是首位数字的值x的概率分布，N是归一化因数，s和q表示拟合参数。
所述步骤2.2中得到的拟合统计值包括：误差平方和SSE、标准差RMSE以及确定系数R-square，所述误差平方和SSE、标准差RMSE以及确定系数R-square的计算公式如下：
式中：pi和分别表示实际和拟合后的非零量化AC系数的首位数字为i的出现概率，i＝1，2…，9，表示各首位数字出现概率的平均值，n表示数据点的数量。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：构造包括全部GOP图像组特征向量和标签的训练集，其中，所述GOP图像组的特征向量集由步骤2中得到训练视频各个I帧的12维特征组成，标签0代表该I帧所属的测试视频未经过双重压缩，标签1代表该I帧所属的测试视频经过双重压缩；
步骤3.2：利用核函数RBF，从所述训练集中选择参数对，其中所述核函数RBF为设置支持向量机SVM的核函数，运用交叉验证的方法进行参数寻优，得到(c，g)参数对；c表示惩罚系数，g是核函数参数；
步骤3.3：将特征向量集合、标签集合、核函数RBF和(c，g)参数对作为输入，经过SVM训练，得到分类器。
优选地，所述步骤4包括如下步骤：
步骤4.1：构造包含所有测试视频GOP图像组特征向量的预测集；
步骤4.2：利用步骤3得到的分类器对预测集进行预测，输出预测标签，构成预测标签集合；
步骤4.3：根据预测标签集合计算出测试视频的D/N值，将D/N值与阀值T比较，根据比较结果判断是否经过双重压缩，其中，所述D/N值为测试视频中被判断为双重压缩的GOP图像组所占比例，阈值T的取值区间为(0，1)；
当D/N值大于等于阀值T，则所述测试视频判定为经过双重压缩；
当D/N值小于阀值T，则所述测试视频判定为未经过双重压缩。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
一、本发明提供了一种视频同比特率双重压缩检测方法，填补了视频双重压缩检测相关的专利的空白。
二、本发明提供的视频同比特率双重压缩检测方法，效率高，方法简便。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的基于mode的预处理流程图；
图2为本发明提供的12维特征向量提取流程图；
图3为本发明提供的训练分类器流程图；
图4为本发明提供的分类器分类流程图；
图5为本发明提供的模型框架图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图5所示，根据本发明提供的视频同比特率双重压缩检测方法，包括如下步骤：
步骤1：对测试和训练视频进行基于mode(调试)的预处理，得到预处理后的测试视频和训练视频；
步骤2：提取预处理后测试和训练视频各个I帧的首位数字概率分布函数，并与Benford近似对数定律拟合后得到12维特征；
步骤3：利用步骤2中得到训练视频各个I帧的12维特征训练分类器；
步骤4：利用12维特征训练分类器对测试视频各帧进行分类，并判断测试视频是否经过双重压缩。
优选地，所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：量化测试视频和训练视频各个I帧图像，得到图像的DCT(DiscreteCosine Transform，离散余弦变换)系数；
具体地，测试视频和训练视频均由GOP图像组组成，每个GOP图像组又由多个帧组成，所述帧由图像经过编码得到，并分为三类：I帧即关键帧，P帧即前向预测帧以及B帧即双向预测帧。I帧采取帧内编码方式，所述帧内编码是指仅利用单帧图像内的空间相关性，将图像自身的信息进行编码，不需要参考其他图像的信息；其中，每个GOP图像组只有一个I帧。
步骤1.2：根据图像的DCT系数定义mode值，其中，在DCT系数8x8矩阵相同位置上所有的系数组成了一个mode，所述矩阵左上角的mode中的系数属于DC系数，其余63个mode均称为AC mode，AC mode中的系数属于AC系数；
步骤1.3：统计预处理后测试和训练视频各个I帧的AC mode中非零AC系数集合；
-当一AC mode中非零AC系数的个数小于100，则丢弃该AC mode；
-当一I帧中被丢弃的AC mode的个数大于等于10，则丢弃该I帧。
具体地，如图1所示，图中为基于mode的预处理过程：
第一步：分别提取训练视频和测试视频各个GOP中I帧的量化DCT系数。对视频进行的解码过程中，视频数据流经过可变长编码和逆扫描之后，得到上一次压缩过程中量化的DCT系数。这些DCT系数由许多8x8矩阵构成，矩阵左上角的系数被称为DC系数，而8x8矩阵的其他63个系数被称为AC系数；
第二步：找到AC mode。因为大部分的非零AC系数集中在前20个ACmode中，所以分别统计前20个ACmode中量化的非零AC系数的首位数字概率分布。根据zigzag扫描模型找到前20个AC mode在8x8矩阵中对应的位置；
第三步：统计AC mode中非零AC系数的总数，如果发现总数小于100的AC mode，则丢弃该mode。这是因为这些AC mode中非零AC系数的首位数字分布明显不符合Benford近似对数定律，不管它是否经过双重压缩，这类AC mode的存在将严重导致原始视频的GOP被误判为经过双重压缩。如果被丢弃的AC mode的数量大于等于10，该帧也被丢弃。这是因为过多的mode被丢弃导致该帧剩下的AC mode中所包含的非零AC系数的数量很小，该帧中非零AC系数的首位数字分布明显不符合Benford近似对数定律，不管它是否经过双重压缩。
更进一步地，经过针对来自不同YUV的视频的实验，可以得到以下三点信息：
第一点：各帧经过量化后，大部分的非零AC系数都集中在前20个AC mode中。一般来说，越靠后的AC mode所含的非零AC系数的数量越小；
第二点：一些经过单次压缩的帧被误判，而这些帧的前20个AC mode中，出现了许多mode的非零AC系数的总数低于100，甚至低于10的情况。这种情况一般出现在低输出比特率的视频帧中；
第三点：非零AC系数总数量较低(低于100)的mode中，1的出现概率往往很高，大部分都达到了85％以上，导致mode的首位数字分布不符合Benford定律。这类的mode首先会很大程度改变该帧的预测结果，此外还会影响分类器的训练和对其他帧的预测。
结合第一点和第三点，由于排在20之后的AC mode所含所含的非零AC系数的数量相对小，这会影响到单次压缩帧的全局首位数字分布，所以我们只取前20个AC mode。
结合第二点和第三点，一些单次压缩的帧由于量化过度导致一些前20的AC mode的非零AC系数的数量小于100，这类mode也会影响到单次压缩帧的全局首位数字分布，所以我们在提取全局的首位数字分布时需要将这类mode剔除。但是当一帧前20个的AC mode中有超过10个是此类mode时，剔除之后剩余AC mode的非零AC系数的总数偏小，直接就不符合Benford近似对数定律。所以我们会将此类帧从数据集中剔除。
优选地，所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：计算通过统计预处理后测试和训练视频各个I帧首位数字的概率分布函数f(x)其中(x＝1，2，…，9)，得到预处理后测试和训练视频各个I帧的9维特征；
步骤2.2：将步骤2.1得到的概率分布函数与Benford近似对数定律拟合，得到拟合统计值，与所述的9维特征共同构成预处理后测试和训练视频各个I帧的12维特征。
优选地，所述步骤2中的Benford近似对数定律由Benford定律泛化而来，公式如下式(1)：
式中，x表示非零量化AC系数的首位数字的值，取值范围是1～9，p(x)是概率分布，N、s和q是可变参数。
具体地，Benford定律表明，自然条件下的数据中首位数字为1的数(如1，10，103等)出现的概率约为1/3，首位数字越大的数出现的概率越低，首位数字的概率分布满足该式(2)：
式中，x代表首位数字的值，取值范围是1到9，p(x)是首位数字的值为x的数的出现概率。
优选地，所述步骤2.2中得到的拟合统计值包括：误差平方和SSE、标准差RMSE和确定系数R-square，所述误差平方和SSE、标准差RMSE和确定系数R-square的计算公式如下式(3)、式(4)、式(5)：
式中：pi和分别表示实际和拟合后的首位数字的值为i(1，2……9)的出现概率，表示平均值。n是数据点的数量，这里为9。
具体地，如图2所示，图中为12维特征向量提取流程：
第一步：统计首位数字概率分布f(x)。提取该帧中留下的所有AC mode的非零AC系数集合，计算首位数字及其概率分布；
第二步：使用matlab曲线拟合工具箱，将Benford近似对数定律设置为拟合函数，参数N，q，s分别限制在区间[0.1，3]，[0.1，3]，[-1，1]之内。拟合得到拟合统计值：误差平方和SSE，标准差RMSE和确定系数R-square。其中，误差平方和SSE，标准差RMSE越接近0，确定系数R-square越接近1，则说明拟合效果越好；
第三步：三个拟合统计值和f(x)(x＝1，2，…，9)组成GOP图像组的12维特征。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：构造包括全部GOP图像组特征向量和标签的训练集，其中，所述GOP图像组由步骤2中得到训练视频各帧的12维特征组成；
步骤3.2：利用RBF核函数，从所述训练集中选择参数对，其中所述RBF核函数为设置SVM支持向量机的核函数，运用交叉验证的方法进行参数寻优，得到(c，g)参数对；c表示惩罚系数，g是核函数参数；
步骤3.3：将所述特征向量集合、标签集合、核函数和(c，g)参数对作为输入，经过SVM训练，得到分类器。
具体地，SVM中，可选的常用核函数有：线性核函数、多项式核函数、RBF核函数和sigmoid核函数。核函数将低维空间的向量映射为高维空间的向量，使其线性可分。
RBF核函数，定义如下：
K(xi,xj)＝exp(-γxi-xj 2),γ>0
式中，K(xi，xj)表示高维空间的向量K中的元素，xi和xj是低维空间的向量X中的元素，γ是可变的核函数参数，即(c，g)参数对中的g。
其中，RBF核函数应用最广，具有良好的性态，在解决实际问题中表现出良好的性能。相对于多项式核函数，RBF核函数需要设置的参数较少，所以函数的复杂度相对较低。RBF核函数的分类结果非常依赖参数的设置，一般需要通过训练集的交叉验证来找到最优的参数，这个参数寻优过程比较耗时。在MATLAB中，使用RBF核函数只需调用SVM库函数时设置好相关参数即可。
更进一步地，如图3所示，图中为训练分类器流程：
第一步：得到训练集，所述训练集由所有训练视频的GOP图像组的特征向量和标签组成；
第二步：参数选取，设置SVM支持向量机的核函数为RBF核函数，该函数的参数对(c，g)使用交叉验证的方法进行参数寻优，最后的SVM训练的参数将选择得到最高平均准确率的(c，g)参数对；
第三步：SVM训练，以特征向量集合、标签集合、核函数和(c，g)参数对作为输入，经过SVM训练，得到了一个模型model。这个model就是分类器。
优选地，所述步骤4包括：
步骤4.1：构造包含所有预测视频GOP图像组特征向量的预测集；
步骤4.2：步骤3得到的分类器对预测集进行预测，输出预测标签，构成预测标签集合；
步骤4.3：根据预测标签集合计算出预测视频的D/N值，将D/N值与阀值T比较，根据比较结果判断是否经过双重压缩，其中所述D/N值为待测视频中被判断为双重压缩的GOP图像组所占比例；
-当D/N值大于等于阀值T，则所述视频判定为经过双重压缩；
-当D/N值小于阀值T，则所述视频判定为未经过双重压缩。
具体地，如图4所示，图中为判定流程，其中阀值T在区间(0，1)内。使用待测视频的D/N值和阀值T做比较，阀值T可根据TNR和TPR的需求灵活设定。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (6)
1.一种视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：对测试视频和训练视频进行基于mode的预处理，得到预处理后的测试视频和训练视频；
步骤2：提取预处理后测试视频和训练视频各个I帧的首位数字概率分布函数，并与Benford近似对数定律拟合后得到12维特征；I帧表示关键帧；
步骤3：利用步骤2中得到的训练视频各个I帧的12维特征训练分类器；
步骤4：利用12维特征分类器对测试视频各个I帧进行分类，并判断测试视频是否经过双重压缩；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：量化测试视频和训练视频各个I帧的图像，得到图像的DCT系数；
步骤1.2：根据图像的DCT系数定义mode值，其中，在DCT系数8x8矩阵相同位置上所有的系数组成了一个mode，所述矩阵左上角的mode中的系数属于DC系数，其余63个mode称为ACmode，AC mode中的系数属于AC系数；
步骤1.3：统计预处理后测试视频和训练视频各个I帧的AC mode中非零AC系数集合：
当一AC mode中非零AC系数的个数小于100，则丢弃该AC mode；
当一I帧中被丢弃的AC mode的个数大于等于10，则丢弃该I帧。
2.根据权利要求1所述的视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：计算通过统计预处理后测试视频和训练视频各个I帧首位数字的值的概率分布函数f(x)，其中，x表示首位数字的值，x＝1，2，…，9，得到预处理后测试视频和训练视频各个I帧的9维特征；
步骤2.2：将步骤2.1得到的概率分布函数与Benford近似对数定律拟合，得到拟合统计值，与所述的9维特征共同构成预处理后测试和训练视频各个I帧的12维特征。
3.根据权利要求1所述的视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，所述步骤2中的Benford近似对数定律由Benford定律泛化而来，Benford定律的公式如下：
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式中，x表示非零量化AC系数的首位数字的值，x＝1，2，…，9，p(x)是首位数字的值x的概率分布，N是归一化因数，s和q表示拟合参数。
4.根据权利要求2所述的视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，所述步骤2.2中得到的拟合统计值包括：误差平方和SSE、标准差RMSE以及确定系数R-square，所述误差平方和SSE、标准差RMSE以及确定系数R-square的计算公式如下：
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式中：pi和分别表示实际和拟合后的非零量化AC系数的首位数字为i的出现概率，i＝1，2…，9，表示各首位数字出现概率的平均值，n表示数据点的数量。
5.根据权利要求1所述的视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：构造包括全部GOP图像组特征向量和标签的训练集，其中，所述GOP图像组的特征向量集由步骤2中得到训练视频各个I帧的12维特征组成，标签0代表该I帧所属的测试视频未经过双重压缩，标签1代表该I帧所属的测试视频经过双重压缩；
步骤3.2：利用核函数RBF，从所述训练集中选择参数对，其中所述核函数RBF为设置支持向量机SVM的核函数，运用交叉验证的方法进行参数寻优，得到(c，g)参数对；c表示惩罚系数，g是核函数参数；
步骤3.3：将特征向量集合、标签集合、核函数RBF和(c，g)参数对作为输入，经过SVM训练，得到分类器。
6.根据权利要求5所述的视频同比特率双重压缩检测方法，其特征在于，所述步骤4包括如下步骤：
步骤4.1：构造包含所有测试视频GOP图像组特征向量的预测集；
步骤4.2：利用步骤3得到的分类器对预测集进行预测，输出预测标签，构成预测标签集合；
步骤4.3：根据预测标签集合计算出测试视频的D/N值，将D/N值与阀值T比较，根据比较结果判断是否经过双重压缩，其中，所述D/N值为测试视频中被判断为双重压缩的GOP图像组所占比例，阈值T的取值区间为(0，1)；
当D/N值大于等于阀值T，则所述测试视频判定为经过双重压缩；
当D/N值小于阀值T，则所述测试视频判定为未经过双重压缩。
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