CN105550257B - 一种音视频指纹识别方法及一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种音视频指纹识别方法，分别流式采集母片及样片的音视频文件，并分别提取出母片指纹特征值和样片指纹特征值，然后流式分析比对母片指纹特征值与样片指纹特征值，本发明还公开了一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，由于采用小尺寸图像数据进行视频指纹特征提取，降低了视频指纹特征提取的复杂度，具有提取速度快、提取出的视频指纹特征构成的指纹文件存储空间小等特点，方便了指纹文件的索引和检索，通过结合音频与视频的哈希码集合并根据视频片段的实际结构建立起一一对应的关系，构建起防篡改系统，通过对哈希码的对比，可以直接判断出帧信息是否被篡改，并能快速定位出篡改位置，因此篡改检测能力强，安全性高。
Description
技术领域
本发明涉及通信信息安全技术领域，特别涉及一种音视频指纹识别方法，以及一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统。
背景技术
近年来，一些敌对势力和非法分子对广播电视信号和广播电视设施恶意干扰和破坏的事件时有发生，由于人为恶意破坏往往是带有政治性和隐蔽性的，必须倍加警惕，严加防范。多起事件证明，一旦出现播出安全事故，受影响的人群就将以千万计，并将造成巨大的经济损失和社会负面影响。
目前在通信信息安全技术领域，基于视频帧的指纹提取方法有很多，但是对于流媒体实时防篡改还没有一个全面的篡改检测系统。由于音视频指纹识别涉及两段音视频，定义其中一段是母片，另一段是样片，这两段音视频指纹的内容是需要实时更新的，通常的实时音视频匹配方法的流程如下：a).实时采集一段时间长度为T1母片音视频，并提取音视频指纹特征值；b).实时采集一段时间长度为T2样本音视频，并提取音视频指纹特征值；c).通过寻找母片音视频指纹和样片音视频指纹中相同的特征值，给两段音视频的相似度打分，相同的特征值越多，则分数越高，如果分数比我们设定的阈值要高，就认为两段音视频内容一样，否则不一样。对于实时的音视频指纹匹配这种特征的场景，通常的方法存在三个个问题：(1)采集音视频耗时长，由于现有的音视频匹配算法中，尽管指纹特征提取算法更有不同，但要想获取准确的匹配结果，采集音视频的时间(T1和T2)需要到达足够的长度，不同的声音的场景(音乐，体育，电影，谈话节目等等)，环境的噪音大小都会对T1和T2的时间长度有不同的要求，噪音越大，要求的时间长度越长，如果想对任意环境下都有一个较好的音视频识别效果，就需要分别花一段足够长时间的采集母片音视频和样片的音视频。(2)指纹匹配耗时长，因为采集了比较长的音视频，相应的就会提出更多的指纹特征值，所以在执行音视频指纹匹配算法时消耗了更多的时间。(3)可能会存在应该匹配的没匹配情况，由于网络直播流会有延时的问题比如延时3s，这种情况下同样采集了3s母片跟样片音视频，但结果是不匹配的。
发明内容
基于此，有必要提供一种可实现即时处理的流式实时音视频指纹识别方法，此外，还提供一种应用该方法的基于音视频指纹流媒体防篡改系统。
根据本发明的一方面，提供了一种音视频指纹识别方法，包括如下步骤：
分别流式采集母片及样片的音视频文件，并分别提取出母片指纹特征值和样片指纹特征值；
流式分析比对母片指纹特征值与样片指纹特征值。
在其中一个实施例中，分别流式采集母片及样片的音视频文件步骤中，流式采集包括视频指纹采集及音频指纹采集，视频指纹采集包括图像亮度指纹采集和图像颜色指纹采集。
在其中一个实施例中，图像亮度指纹采集包括全局指纹采集和局部指纹采集，
全局指纹采集包括如下步骤：
将图像转换并缩放成固定尺寸的灰度图；
对固定尺寸的灰度图做DCT变换得到图像频域；
采用图像频域的低频域，降低DCT尺寸；
计算DCT低频域的值作为阀值；
将DCT低频域与阀值比较生成比特码；
将比特码构造成固定长度哈希值，得到哈希序列码；
局部指纹采集包括如下步骤：
将图像分为n×n块，n为正整数；
对每一块采用全局指纹采集的方法提取指纹。
在其中一个实施例中，图像颜色指纹采集包括如下步骤：
将图像变换到HSV颜色空间；
对H分16个等级，对S分8个等级，获得16×8＝128种颜色；
统计颜色直方图并归一化到0～255；
对结果进行编码，得到比特码。
根据本发明的另一方面，提供了一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，包括五个模块、服务器端和设备端，五个模块分别为指纹数据库、GPU模块、指纹提取模块、时间戳对准模块和告警模块，指纹数据库设于服务器端中，GPU模块设于设备端中，指纹提取模块有两个并分别设于服务器端及设备端中，时间戳对准模块设于服务器端中，告警模块设于服务器端中。
在其中一个实施例中，指纹数据库用于存储素材文件的指纹信息。
在其中一个实施例中，GPU模块用于获取固定尺寸的图像的数据。
在其中一个实施例中，两个指纹提取模块用于分别从服务器端和设备端提取音视频指纹。
在其中一个实施例中，告警模块用于比对服务器端和设备端的指纹数据，当比对结果不一致则发出告警。
在其中一个实施例中，时间戳对准模块用于分析服务器端和设备端的指纹数据，找到服务器端和设备端的指纹数据之间进行比对的起始位置。
这种音视频指纹识别方法，由于采用小尺寸图像数据进行视频指纹特征提取，降低了视频指纹特征提取的复杂度，具有提取速度快、提取出的视频指纹特征构成的指纹文件存储空间小等特点，方便了指纹文件的索引和检索，通过结合音频与视频的哈希码集合并根据视频片段的实际结构建立起一一对应的关系，构建起基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，通过对哈希码的对比，可以直接判断出帧信息是否被篡改，并能快速定位出篡改位置，因此篡改检测能力强，安全性高。
附图说明
图1为本发明一实施方式的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将用具体实施例对本发明进行更全面的描述。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
本发明一实施例的一种音视频指纹识别方法，包括如下步骤：
分别流式采集母片及样片的音视频文件，并分别提取出母片指纹特征值和样片指纹特征值；
流式分析比对母片指纹特征值与样片指纹特征值。
分别流式采集母片及样片的音视频文件步骤中，流式采集包括视频指纹采集及音频指纹采集，视频指纹采集包括图像亮度指纹采集和图像颜色指纹采集。
具体地，图像亮度指纹采集包括全局指纹采集和局部指纹采集，
全局指纹采集包括如下步骤：
将图像转换并缩放成固定尺寸的灰度图，如32×32；
对固定尺寸的灰度图做DCT变换得到图像频域；
采用图像频域的低频域，如8×8，降低DCT尺寸；
计算DCT低频域的值作为阀值；
将DCT低频域与阀值比较生成“0”、“1”比特码；
将“0”、“1”比特码构造成固定长度哈希值，得到哈希序列码；
局部指纹采集包括如下步骤：
将图像分为2×2块；
对每一块采用全局指纹采集的方法提取指纹。
这样可得到的图像亮度指纹大小为64+2×2×64＝320bit。
在其中一个实施例中，图像颜色指纹采集包括如下步骤：
将图像变换到HSV颜色空间；
对H分16个等级，对S分8个等级，获得16×8＝128种颜色；
统计颜色直方图并归一化到0～255，这样每个bin可用8比特表示；
对结果进行编码，得到“0”、“1”比特码。
这样可得到的图像颜色指纹大小为16×8×8＝1024bit。
最后将图像亮度指纹和图像颜色指纹融合到一起，得到长度为1344bit＝168bytes的图像指纹。
本实施例的视频采集指纹方法与目前普遍的指纹采集的方法区别在于，目前常用的视频采集指纹方法只有全局的亮度指纹信息，而本实施例不仅有全局亮度指纹还有局部亮度指纹，这样可以防止全局与局部被篡改，同时本实施例还提取了图像颜色指纹，可防止图像颜色被篡改。
音频指纹提取的步骤如下：
获取音频数据，并做降噪处理；
降采样至8KHz；
数据分帧并加窗；
作傅里叶变换；
频谱分析，将频段分为若干个子带并计算梅尔刻度处的频段能量；
构造哈希码，检测相邻子带(横向)能量变化及前后帧子带(纵向)能量的变化，以能量上升记为1下降记为0编码。
在实施此算法的过程中，在降采样之前本实施例增加了前端降噪处理，以滤除高频成分，避免采样增加噪音。
另外，对于同样的音频数据，分帧时间点的偏移会造成指纹某些bit的改变。而待测音频的分帧位置不可能与生成指纹库参考指纹的分帧位置完全重合。故偶尔也有指纹搜索失败的情况。改进的方法是指纹库的指纹提取时设置一定的分帧重叠区域，这样可以增加指纹搜索成功的命中率。
如图1所示，为本实施例一种应用上述音视频指纹识别方法的基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，包括五个模块、服务器端10和设备端30，五个模块分别为指纹数据库510、GPU模块530、指纹提取模块550、时间戳对准模块570和告警模块590，指纹数据库510设于服务器端10中，GPU模块530设于设备端30中，指纹提取模块550有两个并分别设于服务器端10及设备端30中，时间戳对准模块570设于服务器端10中，告警模块590设于服务器端10中。指纹数据库510用于存储素材文件的指纹信息。GPU模块530用于获取固定尺寸的图像的数据。两个指纹提取模块550采用上述音视频指纹识别方法，分别从服务器端10和设备端30提取音视频指纹。告警模块590用于比对服务器端10和设备端30的指纹数据，当比对结果不一致则发出告警。时间戳对准模块570用于分析服务器端10和设备端30的指纹数据，找到服务器端10和设备端30的指纹数据之间进行比对的起始位置。
本实施例所提供的视频指纹特征提取方法，由于采用小尺寸图像数据进行视频指纹特征提取，降低了视频指纹特征提取的复杂度，具有提取速度快、提取出的视频指纹特征构成的指纹文件存储空间小等特点，方便了指纹文件的索引和检索。此外，通过结合音频与视频的哈希码集合并根据视频片段的实际结构建立起一一对应的关系，构建了一套基于音视频指纹流媒体防篡改系统，通过对哈希码的对比，可以直接判断出帧信息是否被篡改，并能快速定位出篡改位置，篡改检测能力强，安全性高。
这种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，由于采用小尺寸图像数据进行视频指纹特征提取，降低了视频指纹特征提取的复杂度，具有提取速度快、提取出的视频指纹特征构成的指纹文件存储空间小等特点，方便了指纹文件的索引和检索，通过结合音频与视频的哈希码集合并根据视频片段的实际结构建立起一一对应的关系，构建索引结构，通过对哈希码的对比，可以直接判断出帧信息是否被篡改，并能快速定位出篡改位置，因此篡改检测能力强，安全性高。
以上所述实施例仅表达了本发明的个别实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于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。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种音视频指纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
分别流式采集母片及样片的音视频文件，并分别提取出母片指纹特征值和样片指纹特征值，所述流式采集包括视频指纹采集及音频指纹采集，所述视频指纹采集包括图像亮度指纹采集和图像颜色指纹采集，所述图像亮度指纹采集包括全局指纹采集和局部指纹采集，
其中所述全局指纹采集包括，将图像转换并缩放成固定尺寸的灰度图，然后对固定尺寸的灰度图做DCT变换得到图像频域，然后采用所述图像频域的低频域、降低DCT尺寸，然后计算DCT低频域的值作为阀值，然后将所述DCT低频域与阀值比较生成比特码，然后将比特码构造成固定长度哈希值、得到哈希序列码；
其中所述局部指纹采集包括，将图像分为n×n块、n为正整数，然后对每一块采用所述全局指纹采集的方法提取指纹；
其中所述图像颜色指纹采集包括，将图像变换到HSV颜色空间，然后对H分16个等级、对S分8个等级，然后获得16×8＝128种颜色，然后统计颜色直方图并归一化到0～255，然后对结果进行编码、得到比特码；
其中所述音频指纹提取包括，获取音频数据并做降噪处理，然后降采样至8KHz，然后数据分帧并加窗，然后作傅里叶变换，然后作频谱分析、将频段分为若干个子带并计算梅尔刻度处的频段能量，然后构造哈希码、检测相邻子带(横向)能量变化及前后帧子带(纵向)能量的变化；
流式分析比对所述母片指纹特征值与所述样片指纹特征值。
2.一种应用权利要求1所述音视频指纹识别方法的基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，包括五个模块、服务器端和设备端，所述五个模块分别为指纹数据库、GPU模块、指纹提取模块、时间戳对准模块和告警模块，所述指纹数据库设于所述服务器端中，所述GPU模块设于所述设备端中，所述指纹提取模块有两个并分别设于所述服务器端及所述设备端中，所述时间戳对准模块设于所述服务器端中，所述告警模块设于所述服务器端中。
3.根据权利要求2所述的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，所述指纹数据库用于存储素材文件的指纹信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，所述GPU模块用于获取固定尺寸的图像的数据。
5.根据权利要求2所述的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，两个所述指纹提取模块用于分别从所述服务器端和所述设备端提取音视频指纹。
6.根据权利要求2所述的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，所述告警模块用于比对所述服务器端和所述设备端的指纹数据，当比对结果不一致则发出告警。
7.根据权利要求2所述的一种基于音视频指纹流媒体的防篡改系统，其特征在于，所述时间戳对准模块用于分析所述服务器端和所述设备端的所述指纹数据，找到所述服务器端和所述设备端的所述指纹数据之间进行比对的起始位置。
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| CB02 | Change of applicant information | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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