CN109587498B - 一种由avc转码hevc视频的鉴定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，包括：利用HEVC解码器对待鉴定视频进行解码，同时从码流中解析出每帧的预测单元划分情况；对于帧内预测的I帧和帧间预测的P帧分别统计其中5种和25种预测单元的出现频率；分别针对I帧和P帧，计算预测单元在每种帧中出现的平均频率，生成5维和25维特征集合；将两个特征集合合并成为30维特征集合，用于视频的训练或鉴定。本发明提供的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，通过分析HEVC视频中I帧和P帧的PU划分策略，提出一种基于I帧和P帧中PU分布概率的特征集合，并通过支持向量机分类器鉴定出HEVC转码视频，有效检测由AVC编码转换为HEVC的转码视频，为HEVC视频原始性的鉴定提供了有效的方法。

Description

一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法
技术领域
本发明涉及多媒体信息安全领域，更具体的，涉及一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法。
背景技术
廉价和便携式视频捕获设备(例如便携式摄像机和移动电话)的广泛使用，加上监视摄像机的激增，导致数字视频数据量的显着增加。此外，由于无处不在的互联网和各种视频共享网站(例如，YouTube，抖音等)，许多用户很乐意将他们的视频作为社交媒体上传到网络上。为了使视频更具吸引力，视频所有者通常在上传之前编辑视频，例如缩放，裁剪，删除/插入帧等操作。这些改变都需要在像素域中完成，因此必须对修改的视频进行解码，然后不可避免地重新编码。
对于重新编码的视频，只能通过解析比特流获得关于当前编码的信息-也就是说，重新编码操作会覆盖先前的编码信息。因此，通过重新编码可以将视频伪装成具有任何编码参数的任何编码格式。旧的或低质量的AVC视频内容可以编码到更新的视频编码格式，被伪装成高质量的HEVC格式。这个经过转码的HEVC视频在上传到视频共享网站后很容易被标记为“HEVC”或“高质量”的标签，从而它可以吸引更多的关注，以赚取广告分成收入。针对将低质量的AVC视频内容伪装成高质量的HEVC格式从而获取更多利益的行为，目前缺乏相关的技术进行鉴定监控。
发明内容
本发明为克服上述现有的低质量的AVC视频内容存在被伪装成高质量的HEVC格式以谋取更多利益，缺乏鉴定手段的技术缺陷，提供一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，包括以下步骤：
S1：利用HEVC解码器对待鉴定视频进行解码，同时从码流中解析出每帧的预测单元PU划分情况；
S2：对于帧内预测的I帧和帧间预测的P帧分别统计其中5种和25种预测单元PU的出现频率；
S3：分别针对I帧和P帧，计算预测单元PU在每种帧中出现的平均频率，生成5维和25维特征集合；
S4：将两个特征集合合并成为30维特征集合，用于视频的训练或鉴定。
其中，在所述步骤S1中利用开源视频编码工具HM对待鉴定视频进行解码，解码的同时从码流中解析出每一帧的预测单元PU划分情况。
其中，所述步骤S2具体为：
针对帧内预测类型的I帧，统计每帧中5种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到5种PU的频率；
针对帧间检测类型的P帧，统计每帧中25种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到25种PU的频率。
其中，在所述步骤S3中，计算所有I帧中5种PU频率的平均值，得到5维特征集合FI；计算所有P帧中25种PU频率的平均值，得到25维特征集合FP。
其中，所述步骤S4将特征集合FI和FP合并成为特征集合F，通过特征集合F对视频进行训练或鉴定。
上述方案中，所述步骤S1中利用修改过的开源视频编码工具HM12.0对待鉴定视频v进行解码，解码过程中同时解析出视频每一帧的预测单元PU的划分情况和数据，写入到数据文件中。
上述方案中，所述步骤S2中利用python脚本语言，读取步骤S1生成的数据文件，分别统计I帧和P帧中的预测单元出现的频率；具体地，对于I帧统计5种预测单元PU的数量，对于P帧统计25种预测单元PU的数量。
上述方案中，所述步骤S3中，根据S2中统计的数据，分别计算出特征集合。具体地，计算所有I帧的5种PU出现的平均频率，计算P帧的25种PU出现的平均频率，分别记为特征集合FI和FP。其中，FI为5维特征向量，FP为25维特征向量。
上述方案中，所述步骤S4中，将步骤S3中产生的两个特征集合FI和FP合并为特征集合F；F作为本鉴定方法中所用的特征集，用于支持向量机的训练和分类测试。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，通过分析HEVC视频中I帧和P帧的PU划分策略，发现PU的分布频率收到HEVC压缩历史的影响，即前一次的AVC编码会影响HEVC的PU划分情况，基于此提出了一种基于I帧和P帧中PU分布概率的特征集合，并通过支持向量机分类器鉴定出HEVC转码视频，有效检测由AVC编码转换为HEVC的转码视频，为HEVC视频原始性的鉴定提供了有效、简单的方法。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为视频编码转换的过程示意图；
图3为本发明算法的流程图；
图4为特征集合FI和FP经过主成分分析降维后再主成分空间的表示。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1、图2、图3所示，一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，包括以下步骤：
S1：利用HEVC解码器对待鉴定视频进行解码，同时从码流中解析出每帧的预测单元PU划分情况；
S2：对于帧内预测的I帧和帧间预测的P帧分别统计其中5种和25种预测单元PU的出现频率；
S3：分别针对I帧和P帧，计算预测单元PU在每种帧中出现的平均频率，生成5维和25维特征集合；
S4：将两个特征集合合并成为30维特征集合，用于视频的训练或鉴定。
更具体的，在所述步骤S1中利用开源视频编码工具HM对待鉴定视频进行解码，解码的同时从码流中解析出每一帧的预测单元PU划分情况。
更具体的，所述步骤S2具体为：
针对帧内预测类型的I帧，统计每帧中5种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到5种PU的频率；
针对帧间检测类型的P帧，统计每帧中25种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到25种PU的频率。
更具体的，在所述步骤S3中，计算所有I帧中5种PU频率的平均值，得到5维特征集合FI；计算所有P帧中25种PU频率的平均值，得到25维特征集合FP。
更具体的，所述步骤S4将特征集合FI和FP合并成为特征集合F，通过特征集合F对视频进行训练或鉴定。
在具体实施过程中，所述步骤S1中利用修改过的开源视频编码工具HM12.0对待鉴定视频v进行解码，解码过程中同时解析出视频每一帧的预测单元PU的划分情况和数据，写入到数据文件中。
在具体实施过程中，所述步骤S2中利用python脚本语言，读取步骤S1生成的数据文件，分别统计I帧和P帧中的预测单元出现的频率；具体地，对于I帧统计5种预测单元PU的数量，对于P帧统计25种预测单元PU的数量，表1给出了预测单位PU的25种尺寸，其中下划线的为I帧中预测单元的尺寸。
表1 预测单位PU的25种尺寸
<u>64×64</u> 64×32 32×64 <u>32×32</u> 16×64
48×64 64×16 64×48 32×16 16×32
<u>16×16</u> 8×32 24×32 32×8 32×24
16×8 8×16 <u>8×8</u> 4×16 12×16
16×4 16×12 8×4 4×8 <u>4×4</u>
在具体实施过程中，所述步骤S3中，根据S2中统计的数据，分别计算出特征集合。具体地，计算所有I帧的5种PU出现的平均频率，计算P帧的25种PU出现的平均频率，分别记为特征集合FI和FP，具体计算公式为：
Figure BDA0001920771410000041
Figure BDA0001920771410000051
其中，FI为5维特征向量，FP为25维特征向量，VI和VP为I帧和P帧的集合，如图4所示，为特征集合FI和FP经过主成分分析降维后再主成分空间的表示。
在具体实施过程中，所述步骤S4中，将步骤S3中产生的两个特征集合FI和FP合并为特征集合F；F作为本鉴定方法中所用的特征集，用于支持向量机的训练和分类测试。在本实施方案中，利用libsvm工具作为支持向量机，并采用十折交叉验证，以验证本方案的有效性。
在具体实施过程中，视频数据库由105段CIF(分别率为352x288)视频和75段HD720P(分别率为1080x720逐行扫描)视频序列组成。利用本发明进行具体的实验结果，如表2、表3所示：
表2 CIF视频的实验结果(％)
Figure BDA0001920771410000052
表3 HD720P视频的实验结果(％)
Figure BDA0001920771410000053
在上述表2中，第一行为转码的HEVC视频码率，第一列为视频转码前的AVC视频的原有码率；在上述表3中，第一行为转码后的HEVC视频码率，第一列为视频转码前的AVC视频的原有码率。
从以上数据可以明显得到，利用本发明对经过转码的HEVC视频，不管是CIF还是HD格式都能够准确地检测出，说明本发明对于转码HEVC的鉴定具有较高的准确性。
在具体实施过程中，本方法通过统计预测单元PU出现的数量，利用所有P帧的平均及加入I帧的特征，充分考虑了P帧与I帧对于鉴定结果的影响，有效地提高了鉴定的精度。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用HEVC解码器对待鉴定视频进行解码，同时从码流中解析出每帧的预测单元PU划分情况；
S2：对于帧内预测的I帧和帧间预测的P帧分别统计其中5种和25种预测单元PU的出现频率；
S3：分别针对I帧和P帧，计算预测单元PU在每种帧中出现的平均频率，生成5维和25维特征集合；
S4：将两个特征集合合并成为30维特征集合，用于视频的训练或鉴定。
2.根据权利要求1所述的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，其特征在于，在所述步骤S1中利用开源视频编码工具HM对待鉴定视频进行解码，解码的同时从码流中解析出每一帧的预测单元PU划分情况。
3.根据权利要求2所述的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
针对帧内预测类型的I帧，统计每帧中5种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到5种PU的频率；
针对帧间检测类型的P帧，统计每帧中25种预测单元PU出现的数量，进行归一化得到25种PU的频率。
4.根据权利要求3所述的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，计算所有I帧中5种PU频率的平均值，得到5维特征集合FI；计算所有P帧中25种PU频率的平均值，得到25维特征集合FP。
5.根据权利要求4所述的一种由AVC转码HEVC视频的鉴定方法，其特征在于，所述步骤S4将特征集合FI和FP合并成为特征集合F，通过特征集合F对视频进行训练或鉴定。
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