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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种电网环境下的视频帧间篡改检测方法、装置、设备及介质，方法包括以下步骤：获取包含多个视频的数据集；对每个视频，计算每帧画面的所有行像素的平均亮度值，获得每帧的行亮度序列，并连接所有帧的行亮度序列获得行亮度信号样本；对行亮度信号样本采用去除直流分量和下采样操作，获得预处理后的一维时间序列样本；利用一维时间序列样本训练时间序列异常检测模型；通过序列异常检测模型对待检测的视频进行检测，以输出所述视频的分类结果。本发明无须依赖参考电网频率数据库，也无需对视频中的电网频率信号进行估计，采用神经网络方法学习视频亮度序列的异常特征来检测视频帧间篡改，适用场景多，实用性强。

主权项：1.一种电网环境下的视频帧间篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含多个视频的数据集；其中，所述视频包括含有电网频率信号的原始视频和帧间篡改视频；对每个视频，计算每帧画面的所有行像素的平均亮度值，获得每帧的行亮度序列，并连接所有帧的行亮度序列以获得每个视频的行亮度信号样本；其中，当视频为动态视频时，则对每个视频，计算每帧画面的所有行像素的平均亮度值，获得每帧的行亮度序列，并连接所有帧的行亮度序列以获得每个视频的行亮度信号样本，具体包括：对每个动态视频采取高斯混合模型区分前景与背景，使用背景减除算法生成每帧的二值掩码以标记并遮挡运动对象，其中在二值掩码中表示运动对象的像素值为255，表示静止区域的像素值为0；将每帧的二值掩码覆盖于原动态视频帧上用于遮挡运动对象，其中运动对象的像素值被修改为255，而静止区域的像素值不变，得到每个预处理后的动态视频；计算预处理后的动态视频每一帧所有行像素中未被遮挡像素的平均亮度值，将视频每帧图像转换成一维亮度序列；连接所有帧的一维亮度序列构成表示每个动态视频的行亮度信号样本；对所述行亮度信号样本采用去除直流分量和下采样操作，获得预处理后的一维时间序列样本；利用所述一维时间序列样本训练时间序列异常检测模型；其中，所述时间序列异常检测模型包括：由两个卷积块构成的特征提取模块，每个卷积块中含有一个一维卷积层，一个批量标准化层，一个激活层和一个最大池化层，两个卷积块串联连接；由一个双向门控循环单元构成的时间序列处理模块，其接收第二个卷积块的输出特征，其中双向门控循环单元交换两个独立的单向门控循环单元层，一个用于正向处理输入序列，另一个用于反向处理输入序列；由注意力机制构成的关键信息处理模块，其接收时间序列处理模块的输出作为输入，计算每个时间步的注意力权重，根据注意力权重生成加权的特征表示；由Dropout层与全连接层组成的分类模块，其中Dropout层用来减少模型过拟合与提高模型的泛化能力，全连接层将加权的特征表示映射到输出类别上，得到分类结果；通过训练好的序列异常检测模型对待检测的视频进行检测，以输出所述视频的分类结果，从而判断视频是否被篡改。

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百度查询： 华侨大学 电网环境下的视频帧间篡改检测方法、装置、设备及介质