基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法

摘要：

针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法.该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融合,而后通过分类层输出视频帧的分类结果,从而有效地识别经过篡改的视频帧.其中,RGB通道能够发现绝对帧差图像中不自然的篡改边界和对比度,噪声通道能够发现原始区域和篡改区域之间噪声的不一致性.此外,算法在网络前端增加了预处理层来放大篡改视频帧的伪造痕迹.实验结果显示,所提算法有效地提高了伪造视频帧的识别准确率,且相对于传统的单通道网络结构,双通道特征融合的方式取得了更好的检测性能.

关键词：数字视频取证、视频目标移除取证、双通道卷积神经网络、Inception-v3网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1415-1421