一种合成类视频图像的鉴伪方法技术

本发明专利技术公开了一种合成类视频图像的鉴伪方法，涉及合成视频鉴定技术领域，具体步骤为：对鉴定样本进行预处理，获取样本数据，所述样本数据包括第一图像数据和第二图像数据；根据第一图像数据进行分析处理，对鉴定样本进行第一分析标签的标注；对第二图像数据进行分析处理，在鉴定样本中标注第二分析标签；对鉴定样本内的第一分析标签与第二分析标签进行整合处理，生成鉴定结果；本发明专利技术通过构建人影

【技术实现步骤摘要】
一种合成类视频图像的鉴伪方法


[0001]本专利技术涉及合成视频鉴定领域，具体涉及一种合成类视频图像的鉴伪方法。

技术介绍

[0002]随着短视频的兴起，越来越多的视频软件具备逐帧P图的功能，而有人则利用此手段进行部分视频的伪造与拼接，从而影响视频观看者以及视频鉴定者的判断。
[0003]经检索，公开号为CN115662109A的对比文件中提出了一种验证多源融合视频时间可信度的计时方法、装置及系统，该对比文件通过计时设备控制分钟计时显示设备、秒钟计时显示设备、毫秒计时显示设备中LED灯珠按设定程序启亮，达到精准计时、为多源视频提供时间锚点的效果；逐帧分析多源视频拍摄计时设备的显示画面，可确定多源视频的帧间隔时间，继而确定多源视频的帧率，从而达到判断多源视频时间可信度的目的，该计时设备显示精度高，可视范围广，操作方便，成本低廉。
[0004]参照对比文件，发现现有技术仍存在以下不足：
[0005]1.在合成视频的鉴定过程中，存有分帧进行逐帧P图的情况，基于此类情况，运用传统的视频鉴定方法会存有结果分析出现误差的情况。
[0006]2.在进行视频鉴定的过程中，大多采用视频基本数据来对视频进行判定，而非根据视频内容情况进行分析，存有鉴定的纰漏性。
[0007]为解决上述所提及的问题，提出了一种合成类视频图像的鉴伪方法。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种合成类视频图像的鉴伪方法，以解决
技术介绍
中不足。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]所述一种合成类视频图像的鉴伪方法包括以下步骤：
[0011]对鉴定样本进行预处理，获取样本数据，所述样本数据包括第一图像数据和第二图像数据；
[0012]根据第一图像数据进行分析处理，对鉴定样本进行第一分析标签的标注；
[0013]对第二图像数据进行分析处理，在鉴定样本中标注第二分析标签；
[0014]对鉴定样本内的第一分析标签与第二分析标签进行整合处理，生成鉴定结果。
[0015]在一个优选的实施方式中，将鉴定样本根据帧数分为L个鉴定区间，其中L＝{0，1，2，3，4.....n},n为大于1的整数，每个鉴定区间含有的视频帧数为1。
[0016]在一个优选的实施方式中，所述第一图像数据包括分析目标边缘勾线模糊度和景深范围均值，所述分析目标边缘勾线模糊度为鉴定人像的人像边缘勾线的清晰程度，分析目标边缘勾线模糊度越小存有P图拼接的嫌疑越大，所述景深范围数值差指图像或视频中被视为清晰的深度范围最大值与深度范围最小值之间的均值，所述深度范围表示图像中从前景到背景的距离范围，即能够同时保持清晰度的前景和背景之间的视觉范围，所述景深范围数值均值越大，表示图像中的多个物体都能清晰地呈现，包括前景和背景，合成概率越
大，所述景深范围数值均值越小，表明图像中只有少数物体清晰显示，合成概率同样较大；
[0017]所述第二图像数据包括人影角度与图像光照强度，所述人影角度表示鉴定目标与自身影子之间的所呈的角度比，图像光照强度为通过反射率计算得出的图像光照强度，通过人影角度与图像光照强度之间的关联程度的紧密性，所述关联程度的紧密性越大时，视频的合成度越低，所述关联程度的紧密性越小时，视频的合成度越高。
[0018]在一个优选的实施方式中，所述第一图像数据分析处理的步骤为：
[0019]获取L个鉴定区间中的第n个鉴定区间的视频图像，获取所述视频图像中的分析目标边缘勾线模糊度x和景深范围均值s，通过对分析目标边缘勾线模糊度x的开方进行求对数运算的得出第一运算结果，将第一运算结果与景深范围均值s进行比值运算并乘以模糊度修正常数P，得出第一图像系数ζ，第一图像系数ζ越大或越小，所述视频图像的真实性都会降低，所述视频图像中的图像处理程度越高。
[0020]在一个优选的实施方式中，所述第一分析标签包括第一真实标签和第一修改标签，所述第一分析标签的标注步骤为：
[0021]设置第一分析标签比对阈值ki1和ki2，其中第一分析标签比对阈值ki1大于第一分析标签比对阈值ki2，将所述第一图像系数ζ代入第一分析标签比对阈值ki1和ki2进行比对；
[0022]若第一图像系数ζ大于0且小于第一分析标签比对阈值ki2，对该鉴定样本进行第一修改标签的标注；
[0023]若第一图像系数ζ大于第一分析标签比对阈值ki2且小于第一分析标签比对阈值ki1，对该鉴定样本进行第一真实标签的标注；
[0024]若第一图像系数ζ大于第一分析标签比对阈值ki1，对该鉴定样本进行第一修改标签的标注；
[0025]第一真实标签相较于第一虚假标签其鉴定样本的视频图像修改程度越低。
[0026]在一个优选的实施方式中，所述第二图像数据分析处理的步骤为：
[0027]获取所述视频图像中的人影角度a与图像光照强度g，构建人影
‑
光强分析模型，将图像光照强度g代入人影
‑
光强分析模型中进行分析处理，输出模型人影角度范围a1～a2；
[0028]构建人影
‑
光强分析模型的具体步骤如下：
[0029]数据采集：收集包含不同光照条件下的人影图像和相应的光照强度数据，用于训练和测试模型；
[0030]特征提取：从人影图像中提取有用的特征，例如腿部关键点，以及光照强度信息；
[0031]反射率估计：利用已有的光照强度数据和人影图像中的特征信息，构建反射率估计模型，用于估计每个图像的光照强度。
[0032]数据处理：将人体关键点和光照强度数据组合成样本数据，用于训练和测试模型。
[0033]模型训练：采用回归算法或分类算法训练人影
‑
光强分析模型，使其能够准确地预测光照强度对应的人影角度；
[0034]模型输出：将模型训练得出的人影
‑
光强关系转换为人影角度的预测值和光照强度的预测值；
[0035]特定范围设定：设置特定的人影角度范围数值，用于判断检测的人影角度是否在这个范围内；
[0036]预测与比较：将检测到的人影角度输入到模型中，得出预测的光照强度，并与特定的人影角度范围数值进行比较；
[0037]结果输出：根据模型输出的结果判断人影角度是否在特定范围内，得出最终的标注结果。
[0038]在一个优选的实施方式中，所述第二分析标签包括第二真实标签和第二修改标签，所述第二分析标签的标注步骤为:
[0039]将人影角度a代入人影
‑
光强分析模型输出的输出模型人影角度范围a1～a2中进行分析；
[0040]若人影角度a处于模型人影角度范围a1～a2中，对鉴定样本进行第二真实标签的标注；
[0041]若人影角度a不处于模型人影角度范围a1～a2中，则进行二次判定；
[0042]所述二次判定的步骤为：
[0043]人影
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对鉴定样本进行预处理，获取样本数据，所述样本数据包括第一图像数据和第二图像数据；根据第一图像数据进行分析处理，对鉴定样本进行第一分析标签的标注；对第二图像数据进行分析处理，在鉴定样本中标注第二分析标签；对鉴定样本内的第一分析标签与第二分析标签进行整合处理，生成鉴定结果。2.根据权利要求1所述的一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，将鉴定样本根据帧数分为L个鉴定区间，其中L＝{0，1，2，3，4.....n},n为大于1的整数，每个鉴定区间含有的视频帧数为1。3.根据权利要求2所述的一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，所述第一图像数据包括分析目标边缘勾线模糊度和景深范围均值，所述分析目标边缘勾线模糊度为鉴定人像的人像边缘勾线的清晰程度，分析目标边缘勾线模糊度越小存有P图拼接的嫌疑越大，所述景深范围数值差指图像或视频中被视为清晰的深度范围最大值与深度范围最小值之间的均值，所述深度范围表示图像中从前景到背景的距离范围，即能够同时保持清晰度的前景和背景之间的视觉范围，所述景深范围数值均值越大，表示图像中的多个物体都能清晰地呈现，包括前景和背景，合成概率越大，所述景深范围数值均值越小，表明图像中只有少数物体清晰显示，合成概率同样较大；所述第二图像数据包括人影角度与图像光照强度，所述人影角度表示鉴定目标与自身影子之间的所呈的角度比，图像光照强度为通过反射率计算得出的图像光照强度，通过人影角度与图像光照强度之间的关联程度的紧密性，所述关联程度的紧密性越大时，视频的合成度越低，所述关联程度的紧密性越小时，视频的合成度越高。4.根据权利要求3所述的一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，所述第一图像数据分析处理的步骤为：获取L个鉴定区间中的第n个鉴定区间的视频图像，获取所述视频图像中的分析目标边缘勾线模糊度x和景深范围均值s，通过对分析目标边缘勾线模糊度x的开方进行求对数运算的得出第一运算结果，将第一运算结果与景深范围均值s进行比值运算并乘以模糊度修正常数P，得出第一图像系数ζ，第一图像系数ζ越大或越小，所述视频图像的真实性都会降低，所述视频图像中的图像处理程度越高。5.根据权利要求4所述的一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，所述第一分析标签包括第一真实标签和第一修改标签，所述第一分析标签的标注步骤为：设置第一分析标签比对阈值ki 1和ki2，其中第一分析标签比对阈值ki 1大于第一分析标签比对阈值k i2，将所述第一图像系数ζ代入第一分析标签比对阈值ki 1和ki2进行比对；若第一图像系数ζ大于0且小于第一分析标签比对阈值ki2，对该鉴定样本进行第一修改标签的标注；若第一图像系数ζ大于第一分析标签比对阈值ki2且小于第一分析标签比对阈值ki 1，对该鉴定样本进行第一真实标签的标注；若第一图像系数ζ大于第一分析标签比对阈值ki 1，对该鉴定样本进行第一修改标签的标注；
第一真实标签相较于第一虚假标签其鉴定样本的视频图像修改程度越低。6.根据权利要求5所述的一种合成类视频图像的鉴伪方法，其特征在于，所述第二图像数据分析处理的步骤为：获取所述视频图像中的人影角度a与图像光照强度g，构建人影
‑
光强分...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑威，云剑，凌霞，郑晓玲，周凡棣，海涵，辛鑫，刘澎，
申请(专利权)人：中国信息通信研究院，
类型：发明
国别省市：