H.264/AVC数字视频取证关键技术研究

数字媒体的取证技术是对媒体内容所反映客观场景的真实性、完整性的鉴别和判断。H.264/AVC是一种具有典型代表性的压缩视频流格式，与原始域视频相比，其应用更加广泛，码流格式也更加复杂，因此，针对视频流媒体的取证技术具有更大的技术难度和更强的现实意义。本课题针对H.264/AVC编码的视频流媒体取证问题，从感知内容篡改取证和语义内容篡改取证两个层面展开研究，在建立针对视频媒体的篡改、伪造行为模型的基础上，研究帧内篡改、视频内容篡改以及视频场景伪造的取证方法。首先，针对视频媒体的典型篡改、伪造手段进行分析和建模；其次，对H.264/AVC码流参数中帧内篡改痕迹进行分析与检测；第三，研究H.264/AVC编码视频对象检测与运动学参数提取方法，并基于其进行基于运动学语义分析的视频篡改检测；第四，针对H.264/AVC视频中伪造场景的鉴别问题，研究基于重投影识别与光照一致性分析的场景真实性鉴别方法。

数字视频取证在当前应用环境下有两个层次的意义：一是利用数字视频作为司法取证的手段；二是对数字视频本身进行篡改取证。本项目针对后者展开研究，基于当前主流的H.264数字视频压缩标准，对H.264视频流的篡改攻击类型进行了分类梳理，归纳出H.264视频流取证的要点，一方面提高有鉴别能力的特征提取算法性能，一方面分别针对帧间攻击和帧内攻击的设计取证算法。形成了对H.264视频流内容真实性取证的理论和方法支持，并对数字视频作为司法取证手段的应用模式起到了可信度增强的作用。.完成了针对压缩视频的典型篡改手段分析建模，梳理了帧内攻击、帧间攻击的各种攻击手段在H.264码流参数中产生的影响，厘清其中的可检测特征，为进一步进行视频取证提供了方向性指导；提出了若干种新型显著性检测、特征点检测、边缘检测、前景背景分割、运动目标检测等算法，为视频内容中对象检测、运动学参数提取、运动学分析提供了技术支撑；提出了新型三维目标骨架提取、阴影检测算法，为重投影识别提供了关键技术保障。进而，针对帧内复制粘贴、帧间帧复制等典型攻击行为，提出了若干种视频取证算法，针对各种攻击的特点，考虑到视频取证对时效性的要求，实现了快速的视频内容真实性、完整性鉴别，达到了项目预期的目标。