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题名基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法
被引量：3
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作者
白珊山
倪蓉蓉
赵耀
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机构
北京交通大学信息科学研究所
现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2020年第9期1415-1421,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0807306)
国家自然科学基金项目(61672090,U1936212)。
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文摘
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。
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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
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Keywords
digital video forensics
video object removal forensics
two-channel convolutional neural network
Inception-v3 network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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