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面向通用视频编码标准的监控视频重压缩取证方法 

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申请/专利权人:西安邮电大学

摘要:一种面向通用视频编码标准的监控视频重压缩取证方法,由提取视频码流的初级码流特征、构建信息矩阵、获取一次压缩视频码流、提取一次压缩初级码流特征、构建一次压缩信息矩阵、确定一次压缩属性标记、确定一次压缩痕迹图、确定一次压缩痕迹图的压缩率、确定一次压缩痕迹图傅里叶变换系数、获取二次压缩视频码流、提取二次压缩初级码流特征、构建二次压缩信息矩阵、确定二次压缩属性标记、确定二次压缩痕迹图、确定二次压缩痕迹图的压缩率、确定二次压缩痕迹图傅里叶变换系数、确定视频码流的高级码流特征向量、确定重压缩取证结果步骤组成。本发明与现有技术相比,具有方法训练特征维度较低、量化参数具有针对性等优点,可用于监控视频重压缩取证技术领域。

主权项:1.一种面向通用视频编码标准的监控视频重压缩取证方法,其特征在于由下述步骤组成:1提取视频码流的初级码流特征对采集到的视频码流使用解码分析软件提取视频码流中的初级码流特征,初级码流特征包括帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型、预测模式、多参考行索引;2构建信息矩阵将视频码流中的帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型以4×4为最小单元归一化处理,按式1-3确定归一化后的帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型T1,i,x,y、预测模式M1,i,x,y、多参考行索引D1,i,x,y的信息矩阵:T1,i,x,y=[ρ1,i,x,y]1M1,i,x,y=[μ1,i,x,y]2D1,i,x,y=[χ1,i,x,y]3式中,i表示视频中第i个帧内预测帧,i={1,2,…,H},H表示视频码流中包含的帧内预测帧数,H为有限的正整数,x,y表示当前编码单元所处的位置坐标,ρ1,i,x,y表示视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元划分类型的信息集合,ρ1,i,x,y∈{1,2,…,α};μ1,i,x,y表示视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元预测模式的信息集合,μ1,i,x,y∈{0,1,…,β},χ1,i,x,y表示视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元多参考行索引的信息集合,α表示帧内预测帧亮度域编码单元划分类型的取值、β表示帧内预测帧亮度域编码单元预测模式的取值、表示帧内预测帧亮度域编码单元的多参考行索引的取值,α、β、为有限的正整数;3获取一次压缩视频码流使用视频编码标准支持的解码器将视频码流解码为解码视频,再用视频编码标准支持的编码器将解码视频以相同编码参数压缩一次,获得一次压缩视频码流;4提取一次压缩初级码流特征对一次压缩视频码流使用解码分析软件提取视频码流中的初级码流特征,一次压缩初级码流特征包括帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型、预测模式、多参考行索引;5构建一次压缩信息矩阵将一次压缩视频码流中帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型以4×4为最小单元归一化,按式4-6确定归一化后第i个帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型T2,i,x,y、预测模式M2,i,x,y、多参考行索引D2,i,x,y的信息矩阵:T2,i,x,y=[ρ2,i,x,y]4M2,i,x,y=[μ2,i,x,y]5D2,i,x,y=[χ2,i,x,y]6式中,ρ2,i,x,y表示一次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元划分类型的信息集合,ρ2,i,x,y∈{1,2,…,α},μ2,i,x,y表示一次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元预测模式的信息集合,μ2,i,x,y∈{0,1,…,β},χ2,i,x,y表示一次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元多参考行索引的信息集合,6确定一次压缩属性标记按式7确定一次压缩属性标记θ1,i,x,y: 式中,θ1,i,x,y∈{0,1,…,7},0表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的划分类型、预测模式、多参考行索引均发生变化,1表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的划分类型、预测模式均发生变化,2表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的划分类型、多参考行索引均发生变化,3表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的划分类型发生变化,4表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的预测模式、多参考行索引均发生变化,5表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的预测模式发生变化,6表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元属性的多参考行索引发生变化,7表示同一个视频经过一次压缩后第i个帧内预测帧中位于x,y处的亮度域编码单元的划分类型、预测模式、多参考行索引没有发生任何改变;7确定一次压缩痕迹图按式8确定一次压缩痕迹图f1,i,λ,ε: 式中,i表示视频码流中第i个帧内预测帧所对应的第i个压缩痕迹图,i={1,2,…,H},H为有限正整数,压缩痕迹图与帧内预测帧是一一对应的,X表示压缩痕迹图的宽,Y表示压缩痕迹图的高,X和Y是有限的正整数,λ,ε表示压缩痕迹图的灰度值的坐标;8确定一次压缩痕迹图的压缩率1统计符号概率统计一次压缩痕迹图中所有字符出现的概率;2构建一次压缩痕迹图的哈夫曼树将一次压缩痕迹图中所有符号出现的概率构建一次压缩痕迹图的哈夫曼树,其中概率较高的符号位于树的低层,概率低的符号位于树的高层;3分配编码从哈夫曼树的根节点开始,沿着树的路径为每个符号分配唯一的编码,左子树路径为0,右子树路径为1,到达叶子节点时,记录该符号的编码;4构建一次压缩痕迹图的哈夫曼编码表将每个符号和其对应的编码存储在一个编码表中,构建成一次压缩痕迹图的哈夫曼编码表;5进行编码用构建的一次压缩痕迹图哈夫曼编码表进行编码,实现数据压缩;6确定一次压缩痕迹图的压缩率按式9确定一次压缩痕迹图的压缩率C1: B1,i=3X×Y式中,N表示视频中所有帧内预测帧所对应的压缩痕迹图的个数,N为有限的正整数,A1,i表示一次压缩痕迹图经过哈夫曼编码后第i个压缩痕迹图的比特长度,B1,i表示一次压缩痕迹图未经过哈夫曼编码第i个压缩痕迹图的比特长度,X×Y表示一次压缩痕迹图的像素总数,Zk表示压缩痕迹图中可能出现的灰度值,为灰度值Zk所对应的码字,表示编码后第i个压缩痕迹图中灰度值Zk出现的概率,dk表示灰度值Zk在压缩痕迹图中出现的次数,k∈{0,1,…,7};9确定一次压缩痕迹图傅里叶变换系数按式10-12确定一次压缩痕迹图的傅里叶变换频谱系数E1、实部系数G1、虚部系数L1; u={0,1,2,…,X-1}v={0,1,2,…,Y-1}式中,F1,i,u,v表示第i个一次压缩痕迹图的二维离散傅里叶变换,R1,i,u,v表示第i个一次压缩痕迹图傅里叶变换的实部,I1,i,u,v表示第i个一次压缩痕迹图傅里叶变换的虚部;j为虚数单位,u、v表示压缩痕迹图傅里叶变换频谱系数的横坐标、纵坐标;实部表示图像中的低频信息,虚部表示图像中高频信息;10获取二次压缩视频码流使用视频编码标准支持的解码器将一次压缩视频码流解码为一次压缩解码视频,再用视频编码标准支持的编码器将一次压缩解码视频以相同编码参数压缩一次,获得二次压缩视频码流;11提取二次压缩初级码流特征对二次压缩视频码流用解码分析软件提取初级码流特征,二次压缩视频码流的初级码流特征包括帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型、预测模式、多参考行索引;12构建二次压缩信息矩阵将二次压缩视频码流中的帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型以4×4为最小单元归一化,按式13-15确定归一化后第i个帧内预测帧亮度域编码单元的划分类型T3,i,x,y、预测模式M3,i,x,y、多参考行索引D3,i,x,y的信息矩阵:T3,i,x,y=[ρ3,i,x,y]13M3,i,x,y=[μ3,i,x,y]14D3,i,x,y=[χ3,i,x,y]15式中,ρ3,i,x,y表示二次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元划分类型的信息集合,ρ3,i,x,y∈{1,2,…,α},μ3,i,x,y表示二次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元预测模式的信息集合,μ3,i,x,y∈{0,1,…,β},χ3,i,x,y表示二次压缩视频码流中第i个帧内预测帧亮度域编码单元多参考行索引分的信息集合,13确定二次压缩属性标记按式16确定二次压缩属性标记θ2,i,x,y: 式中,θ2,i,x,y∈{0,1,…,7},0-7表示属性标记的含义与一次压缩属性标记的含义相同;14确定二次压缩痕迹图按式17确定二次压缩痕迹图f2,i,λ,ε 15确定二次压缩痕迹图的压缩率1统计符号概率统计二次压缩痕迹图中所有字符的出现的概率;2构建二次压缩痕迹图的哈夫曼树将二次压缩痕迹图中所有符号出现的概率构建成二次压缩痕迹图的哈夫曼树,其中概率高的符号位于树的低层,概率低的符号位于树的高层;3分配编码从哈夫曼树的根节点开始,沿着树的路径为每个符号分配唯一的编码;左子树路径为0,右子树路径为1,到达叶子节点时,记录该符号的编码;4构建二次压缩痕迹图的哈夫曼编码表将每个符号和其对应的编码存储在一个编码表中,构建成二次压缩痕迹图的哈夫曼编码表;5进行编码将构建的二次压缩痕迹图哈夫曼编码表进行编码,实现数据压缩;6确定二次压缩痕迹图的压缩率按式18确定二次压缩痕迹图的压缩率C2 B2,i=3X×Y式中,A2,i表示第i个二次压缩痕迹图编码后的比特长度,B2,i表示第i个二次压缩痕迹图编码前的比特长度,表示第i个二次压缩痕迹图编码后灰度级Zk出现的概率;16确定二次压缩痕迹图傅里叶变换系数按式19-21确定二次压缩痕迹图的傅里叶变换频谱系数E2、实部系数G2、虚部系数L2: u={0,1,…,X-1}v={0,1,…,Y-1}式中,F2,i,u,v表示第i个二次压缩痕迹图的二维离散傅里叶变换,R2,i,u,v表示第i个二次压缩痕迹图傅里叶变换的实部,I2,i,u,v表示第i个二次压缩痕迹图傅里叶变换的虚部;实部表示图像中的低频信息,虚部表示图像中高频信息;17确定视频码流的高级码流特征向量按式22确定视频码流的高级码流特征向量S:S=Q,Sc,St22Sc=C1,C2St=E1,E2,G1,G2,L1,L2式中,Sc表示一次压缩痕迹图所对应的压缩率和二次压缩痕迹图所对应的压缩率构成的特征向量,St表示一次压缩痕迹图所对应的傅里叶变换系数和二次压缩痕迹图所对应的傅里叶变换系数构成的特征向量,Q是量化参数、为有限的正整数;18确定重压缩取证结果将高级码流特征向量输入支持向量机模式识别与回归的软件包进行训练、分类,根据支持向量机模式识别与回归的软件包输出的2分类数据,获得监控视频重压缩取证结果。

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