一种数字视频转码检测方法技术

本发明专利技术属于视频检测技术领域，涉及一种数字视频转码检测方法，包括：建立一个样本库；对视频文件里的视频数据进行完全解码，并获取其中相关数字视频内容数据，建立视频文件的数据集；对所有帧的DCT系数和P、B帧的运动矢量、运动误差分别进行数据建模，对数据集进行特征提取，一共提取五类特征：DCT曲线的周期特征与奇异点、图像重采样特征、运动矢量的相似度和运动误差曲线的周期性；形成特征向量，建立分类器并进行训练；读取待检测的视频文件，获取特征向量，利用分类器对所检测的视频数据进行分类检测。本发明专利技术不需要事先对数字视频做任何预处理如在视频中添加数字水印信息等，具有实用性强，计算量小的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频检测
，具体涉及一种数字视频资源转码检测方法，它通过分析视频资源是否由其他的视频资源转码而来，来判别数字视频资源的真实性。
技术介绍
数字视频编码技术在过去的几十年中日新月异，飞速发展，并得到了广泛的应用，网络视频传输、数字视频广播(DVB)、数字视频光盘(DVD)、数码摄像机、视频会议、远程教学等就是一些典型的例子。不同的应用场景对视频编解码器、视频数据存放格式、网络传输设备等都有不同的要求，针对特定领域制订的编码标准也不尽相同。H. 26x标准主要运用于视频电话和视频会议等场合；MEPG-2标准面向数字视频广播、高清晰度数字电视(HDTV)和DVD等场合；MPEG-4标准的超低码率编码方式更适用于移动多媒体应用。随着数字视频应用的普及，要求视频数据格式随应用环境不同而采用不同编码标准的要求变得越来越迫切。对于许多实时应用，通常要求视频数据能够在异质网络、不同的接入设备之间以及不同多媒体数据格式之间能够无缝连接，视频转码技术就显得尤为重要，譬如在视频点播系统中，视频服务器将高质量视频转码成适用于低码率传输的MPEG-4格式，则人们就可以通过无线网络访问视频服务器并获取相应资源；在视频监控系统中，场景数据经过转码后就可以网络传输，达到远程监控的目的；在数字电视广播领域，如果想要任何一种多媒体终端都可以接收数字广播，则必须添加一种类似机顶盒或视频网关的设备来完成码率和分辨率的转码功能。一般来说，数字视频转码过程可以认为是从一种视频压缩格式转换到另一种视频压缩格式的端到端的处理过程，即转码器的输入、输出都是压缩视频，转码后的压缩视频码流能更适合传输带宽和接收端的需求。视频转码器的种类繁多，如果按照转码前后视频所属标准划分，可以分为两类同类视频转码和不同种类视频转码。同类视频转码是指把某标准格式的视频数据流从适合某一传输环境的压缩形式转换成适合于另一传输环境的同标准压缩格式，主要包括图像尺寸(空间分辨率)转换、帧率(时间分辨率)转换、码率转换；不同种类视频转码是将压缩的视频码流从某一种压缩编码标准转换成为另一种视频压缩编码标准的码流，提供了不同压缩编码标准系统之间的互操作性。视频转码技术可以合理的利用现有视频资源，将以前广泛传播的MPEG-2格式视频资源可以转换为适应网络传播以及低耗终端设备的视频格式如MPEG-4格式，但同时也带来一些问题。一些具有版权保护的视频资源在经过转码压缩后，版权保护信息将会丢失或遭到损坏，视频资源的原始性也就难以验证；同时在转码过程中，人们也可以进行一系列的篡改操作，如区域复制与删除，视频资源的真实性也就难以判断。视频转码过程可能会破坏原视频的版权保护并进行其他的篡改操作，破坏了视频的原始性和真实性，因此，检测数字视频是否经过转码操作是验证视频原始性的重要依据。因此，视频转码检测技术是视频认证重要的一步，为司法机构及相关部门提供必要的佐证。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种视频转码检测方法，该方法利用视频资源经过转码操作后，其帧内、帧间的变换系数、运动矢量和像素域的统计分布发生的规律性变化，从变换系数数据分布曲线的周期特征与奇异点、像素域的重采样、运动矢量和运动误差的分布特性等五个方面出发提取多组特征量，并构建相应的检测模型。通过这些数字视频本身的统计特征，结合成熟的分类检测算法，检测出待测数字视频资源是否经过视频转码操作，达到过滤出可能经过篡改操作的视频文件的目的，实现对数字视频资源的有效地监督和管理。本专利技术的技术方案如下，包括以下步骤(I)建立一个样本库，包括一些已经知道原始压缩的视频文件和经过各种转码操作的视频文件；(2)对视频文件里的视频数据进行完全解码，并获取其中相关数字视频内容数据，建立视频文件的数据集，数据集内包括五种数据视频中的重建DCT系数、量化尺度因子、运动矢量、运动误差以及像素值信息；(3)根据数字视频帧类型把视频数据分为帧内编码帧数据即I帧数据、前向预测编码帧数据即P帧数据和双向预测编码帧数据即B帧数据三大类数据集；(4)对所有帧的DCT系数和P、B帧的运动矢量、运动误差分别进行数据建模，方法如下1. DCT系数建模根据量化尺度因子将重建DCT系数块划分为N个子集Y1，即每个子集中的重建DCT系数块具有相同的量化尺度因子，然后对每个子集中的系数块，按照变换域的位置信息，将低频区域的非零变换系数分别构建DCT系数直方图曲线，并归一化记为H(q;p，n)，每条曲线对应于一个量化尺度因子和一个低频位置，其中q表示块的量化尺度因子，P表示低频位置，η表示重建DCT系数的值；i1.运动矢量建模以帧为单位，分别统计其每个宏块的运动矢量在水平和垂直方向的大小，并按宏块位置信息存放，记为V(x，y)，其中(x，y)是宏块的位置信息；ii1.运动误差建模以帧为单位，分别统计其宏块的平均运动误差大小，并构建相应运动误差曲线；(5)对数据集进行特征提取，一共提取五类特征DCT曲线的周期特征与奇异点、图像重采样特征(又称形变特征)、运动矢量的相似度和运动误差曲线的周期性，其中前两个特征是普遍性特征，后三种特征是针对性特征。(6) DCT曲线的周期特征提取1.将DCT系数直方图H(q;p, η)按照η从小到大的顺序提取出H(q;p, η)不等于零的点重新排列为一个直方图H(q;p，m)，然后对直方图H(q;p，m)做一维的FFT变换获取频域曲线HT(q;P, ω)；i1.定义曲率描述算子本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字视频转码检测方法，包括以下步骤：（1）建立一个样本库，包括一些已经知道原始压缩的视频文件和经过各种转码操作的视频文件；（2）对视频文件里的视频数据进行完全解码，并获取其中相关数字视频内容数据，建立视频文件的数据集，数据集内包括五种数据：视频中的重建DCT系数、量化尺度因子、运动矢量、运动误差以及像素值信息；（3）根据数字视频帧类型把视频数据分为帧内编码帧数据即I帧数据、前向预测编码帧数据即P帧数据和双向预测编码帧数据即B帧数据三大类数据集；（4）对所有帧的DCT系数和P、B帧的运动矢量、运动误差分别进行数据建模，方法如下：i.DCT系数建模：根据量化尺度因子将重建DCT系数块划分为N个子集Y1，即每个子集中的重建DCT系数块具有相同的量化尺度因子，然后对每个子集中的系数块，按照变换域的位置信息，将低频区域的非零变换系数分别构建DCT系数直方图曲线，并归一化记为H(q;p，n)，每条曲线对应于一个量化尺度因子和一个低频位置，其中q表示块的量化尺度因子，p表示低频位置，n表示重建DCT系数的值；ii.运动矢量建模：以帧为单位，分别统计其每个宏块的运动矢量在水平和垂直方向的大小，并按宏块位置信息存放，记为V(x,y)，其中(x,y)是宏块的位置信息；iii.运动误差建模：以帧为单位，分别统计其宏块的平均运动误差大小，并构建相应运动误差曲线；（5）对数据集进行特征提取，一共提取五类特征：DCT曲线的周期特征与奇异点、图像重采样特征（又称形变特征）、运动矢量的相似度和运动误差曲线的周期性，其中前两个特征是普遍性特征，后三种特征是针对性特征。（6）DCT曲线的周期特征提取：i.将DCT系数直方图H(q;p，n)按照n从小到大的顺序提取出H(q;p，n)不等于零的点重新排列为一个直方图H(q;p，m)，然后对直方图H(q;p，m)做一维的FFT变换获取频域曲线HT(q;p,ω);ii.定义曲率描述算子k(q;p,ω)=|HT′′(q;p,ω)(1+(HT′(q;p,ω))2)32|ω∈(0,π)，其中，H′T(q；p,ω)和H″T(q；p,ω)分别是HT(q;p,ω)的一阶导数和二阶导数;iii.选择k(q;p,ω)最大值作为直方图H(q;p，n)的特征量；（7）DCT系数的奇异点特征提取：i.定义凸特性检测函数t(q;p,m)=0H′′(q;p,m)≥0-H′′(q;p,m)H(q;p,m)H′′(q;p,m)<0m＝2,3ii.对每个子集Y1中都可以获取一系列的DCT直方图，选择其中最大的凸特性参数作为主要的辨别特征；（8）形变特征提取：在视频信息完全解码后，通过最大期望算法（EM算法）对这两种信号进行聚类分析，检测图像是否含有重采样痕迹；（9）运动矢量相关性特征提取：i.定义运动矢量角度相似度θ与长度相似度L：θ=arcos(V1(x,y)*V2(x,y)|V1(x,y)|*|V2(x,y)|)L=|V1(x,y)||V2(x,y)|其中(x，y)是宏块的位置信息，V1(x，y)和V2(x，y)是相邻两帧在同一位置(x，y)上的运动矢量；ii.定义相似度检测算子iii.在一个图像组中，每个预测帧都可以得到一系列的运动矢量相似度值，当一帧中有半数以上宏块的相似度检测算子为0时，则定义该帧的相似度为0，表示该视频很可能经过了视频转码操作；（10）运动误差曲线的周期性：对平均运动误差曲线做一维的FFT变化，如果其频域幅度图上出现了新的旁瓣，则说明了运动误差存在周期性，同时也指出视频经过了删帧或插帧操作；（11）综合三类帧的上述特征量，形成特征向量，建立分类器并进行训练；（12）读取待检测的视频文件，重复步骤（2）至（11）得到待检测的视频文件的特征向量，利用分类器对所检测的视频数据进行分类检测，将其分为两类：经过转码压缩编码的视频资源文件与原始压缩编码的视频资源文件。FDA00002331113600023.jpg...

【技术特征摘要】
1. ー种数字视频转码检测方法，包括以下步骤 (I)建立ー个样本库，包括一些已经知道原始压缩的视频文件和经过各种转码操作的视频文件； (2 )对视频文件里的视频数据进行完全解码，并获取其中相关数字视频内容数据，建立视频文件的数据集，数据集内包括五种数据视频中的重建DCT系数、量化尺度因子、运动矢量、运动误差以及像素值信息； (3)根据数字视频帧类型把视频数据分为帧内编码帧数据即I帧数据、前向预测编码帧数据即P帧数据和双向预测编码帧数据即B帧数据三大类数据集； (4)对所有帧的DCT系数和 P、B帧的运动矢量、运动误差分别进行数据建摸，方法如下1.DCT系数建模根据量化尺度因子将重建DCT系数块划分为N个子集Y1，即每个子集中的重建DCT系数块具有相同的量化尺度因子，然后对每个子集中的系数块，按照变换域的位置信息，将低频区域的非零变换系数分别构建DCT系数直方图曲线，并归一化记为H(q;p, n)，每条曲线对...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐俊瑜，苏育挺，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：