視頻認(rèn)證方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種視頻認(rèn)證方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 視頻感知哈希是指根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的反應(yīng)，在消除視頻數(shù)據(jù)感知冗余的同時(shí)， 將任意大小的視頻片斷單向映射為簡(jiǎn)短的哈希位串。視頻感知哈希所提取的數(shù)字摘要（又 稱為哈希值）可以作為視頻片段的內(nèi)容標(biāo)識(shí)和數(shù)字簽名，可用于認(rèn)證視頻片段的來源和真 實(shí)性，在多媒體信息安全領(lǐng)域中有著廣泛地應(yīng)用。
[0003] 對(duì)于保持視頻內(nèi)容的處理操作（例如：濾波、壓縮和噪聲干擾），感知哈希函數(shù)應(yīng) 具有較好的魯棒性；對(duì)于改變視頻內(nèi)容的惡意篡改，則應(yīng)具有較強(qiáng)的靈敏性。視頻感知哈希 函數(shù)使得原始視頻片段和經(jīng)過內(nèi)容保持操作的視頻片段能夠通過認(rèn)證，而阻截那些經(jīng)過惡 意篡改的偽造視頻片段。
[0004] 目前，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者對(duì)視頻認(rèn)證的感知哈希方法進(jìn)行了比較深入和系統(tǒng)的研究， 提出了多種有效可行的方法?，F(xiàn)有視頻感知哈希算法的魯棒性逐漸提高，使得基于感知哈 希的視頻主動(dòng)認(rèn)證技術(shù)日漸成熟。
[0005] 2〇〇6 年 I2 月 Baris Coskun 等人提出了 Spatio - Temporal Transform Based Video Hashing方法：通過下采樣方法，該技術(shù)方案首先將視頻片段標(biāo)準(zhǔn)化為包含64幀的幀序列， 然后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的幀序列進(jìn)行3維的離散余弦變換（DCT)，繼而根據(jù)余弦變換的系數(shù)生成 哈希值。此外作者通過隨機(jī)的頻率的方法生成離散余弦變換基函數(shù)，增強(qiáng)了該哈希算法的 安全性。雖然利用三維的離散余弦變換系數(shù)作為視頻片段的特征生成了具有安全性的哈希 值，但是基于隨機(jī)頻率基函數(shù)的三維離散余弦變換具有非常高的計(jì)算復(fù)雜度。
[0006] 申請(qǐng)?zhí)枮?00810007437. 2、發(fā)明名稱為視頻數(shù)據(jù)處理方法及裝置的專利申請(qǐng)：將 視頻片段標(biāo)準(zhǔn)化為包含64幀的幀序列，統(tǒng)計(jì)每一幀的像素直方圖和均值，通過基于均值的 準(zhǔn)則去掉直方圖的兩端數(shù)據(jù)，根據(jù)修正后的直方圖數(shù)據(jù)生成哈希函數(shù)。該技術(shù)方案雖然具 有較低計(jì)算復(fù)雜度，但生成的哈希值具有較差的安全性?；叶戎狈綀D很容易被偽造，篡改者 如果在修改視頻片段的某些幀后對(duì)篡改幀的灰度直方圖進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，使之與篡改前幀的 灰度直方圖保持一致，有可能使篡改視頻通過認(rèn)證。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 有鑒于此，有必要提供一種視頻認(rèn)證方法及系統(tǒng)。
[0008] 本發(fā)明提供一種視頻認(rèn)證方法，該方法包括如下步驟：a.對(duì)欲發(fā)送視頻進(jìn)行特征 提取；b.根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到欲發(fā)送視頻的哈希值；c.接收所述欲發(fā)送視頻及其 哈希值；d.對(duì)所述接收的視頻進(jìn)行特征提??；e.根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到所述接收視 頻的哈希值；f.根據(jù)所述欲發(fā)送視頻的哈希值及接收視頻的哈希值，對(duì)視頻進(jìn)行認(rèn)證。
[0009] 其中，所述的步驟a包括：將欲發(fā)送視頻V轉(zhuǎn)換為灰度幀序列V (K)，并通過對(duì)所述 灰度幀序列下采樣得到關(guān)鍵幀序列V(k);對(duì)所述關(guān)鍵幀序列V(k)進(jìn)行尺寸標(biāo)準(zhǔn)化及濾波 操作，以得到關(guān)鍵幀序列;將所述關(guān)鍵幀序列進(jìn)行分組，以每一組關(guān) 鍵幀序列為單位提取特征向量；排列每一組關(guān)鍵幀的特征向量，并在密鑰的作用下得到所 述欲發(fā)送視頻的魯棒特征向量F'。
[0010] 所述的步驟b包括：將所述欲發(fā)送視頻的魯棒特征向量F'進(jìn)行二值化編碼，得到 欲發(fā)送視頻的哈希值。
[0011] 所述的步驟f包括：將所述欲發(fā)送視頻的哈希值及所述接收視頻的哈希值進(jìn)行比 對(duì)，若二者的歸一化漢明距離小于閾值T，則通過認(rèn)證；否則，拒絕認(rèn)證。
[0012] 所述歸一化的漢明距離定義為X和y分別表示長(zhǎng)度為N的二 元哈希值，N表示哈希長(zhǎng)度。
[0013] 本發(fā)明還提供一種視頻認(rèn)證系統(tǒng)，包括相互電性連接的特征提取模塊、哈希計(jì)算 模塊、接收模塊、認(rèn)證模塊，其中：所述特征提取模塊用于對(duì)欲發(fā)送視頻進(jìn)行特征提??；所 述哈希計(jì)算模塊用于根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到欲發(fā)送視頻的哈希值；所述接收模塊用 于接收所述欲發(fā)送視頻及其哈希值；所述特征提取模塊還用于對(duì)對(duì)所述接收的視頻進(jìn)行特 征提??；所述哈希計(jì)算模塊還用于根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到所述接收視頻的哈希值； 所述認(rèn)證模塊用于根據(jù)所述欲發(fā)送視頻的哈希值及接收視頻的哈希值，對(duì)視頻進(jìn)行認(rèn)證。
[0014] 其中，所述的特征提取模塊具體用于：將欲發(fā)送視頻V轉(zhuǎn)換為灰度幀序列V (K)，并 通過對(duì)所述灰度幀序列下采樣得到關(guān)鍵幀序列V(k);對(duì)所述關(guān)鍵幀序列V(k)進(jìn)行尺寸標(biāo) 準(zhǔn)化及濾波操作，以得到關(guān)鍵幀序列將所述關(guān)鍵幀序列進(jìn)行分組， 以每一組關(guān)鍵幀序列為單位提取特征向量；排列每一組關(guān)鍵幀的特征向量，并在密鑰的作 用下得到所述欲發(fā)送視頻的魯棒特征向量F'。
[0015] 所述的哈希計(jì)算模塊用于將所述欲發(fā)送視頻的魯棒特征向量F'進(jìn)行二值化編 碼，得到欲發(fā)送視頻的哈希值。
[0016] 所述的認(rèn)證模塊具體用于：將所述欲發(fā)送視頻的哈希值及所述接收視頻的哈希值 進(jìn)行比對(duì)，若二者的歸一化漢明距離小于閾值T，則通過認(rèn)證；否則，拒絕認(rèn)證。
[0017] 所述的歸一化的漢明距離定義為
X和y分別表示長(zhǎng)度為N的 二元哈希值，N表示哈希長(zhǎng)度。
[0018] 本發(fā)明視頻認(rèn)證方法及系統(tǒng)，能夠產(chǎn)生一組具有較強(qiáng)魯棒性和安全性的哈希，同 時(shí)本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方案簡(jiǎn)單，計(jì)算復(fù)雜度低。此外，本發(fā)明產(chǎn)生的哈希值比特?cái)?shù)較短，有利于加 快哈希值比對(duì)速度及節(jié)省存儲(chǔ)空間。
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明視頻認(rèn)證方法的流程圖；
[0020] 圖2為本發(fā)明視頻認(rèn)證系統(tǒng)的硬件架構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0022] 參閱圖1所示，是本發(fā)明視頻認(rèn)證方法較佳實(shí)施例的作業(yè)流程圖。
[0023] 步驟S401，對(duì)欲發(fā)送視頻進(jìn)行特征提取。也即，根據(jù)欲發(fā)送視頻計(jì)算得到該欲發(fā)送 視頻的魯棒性特征。具體流程如下：
[0024] a)對(duì)欲發(fā)送視頻V，首先將其轉(zhuǎn)換為灰度幀序列V (K)，通過均勻采樣的方法，抽取 關(guān)鍵幀序列V(k)。可以理解的是，也可以采用其他類型的下采樣方法抽取關(guān)鍵幀序列。然 后通過線性插值的方法將關(guān)鍵幀序列V(k)標(biāo)準(zhǔn)化到MXN的像素尺寸，然后對(duì)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化 后的帖依次進(jìn)行窗口為wXw、標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯低通濾波和窗口為wXw的中值濾波，得到 預(yù)處理后的關(guān)鍵幀序列其中，V(k)為V(K)的一個(gè)子集，k為關(guān)鍵幀序列V(k) 的幀數(shù)，尹(財(cái),況幻表示V(k)經(jīng)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化和濾波處理后的關(guān)鍵幀序列，且1彡k彡K。
[0025] b)通過Canny算子得到關(guān)鍵幀序列F(iVf, iV,中每一幀#_(纟）的邊緣點(diǎn)，并計(jì) 算每一幀F(xiàn)(/)中每個(gè)邊界點(diǎn)的梯度方向和模值。應(yīng)當(dāng)理解的是，所述Canny算子可以 替換成sobel、prewitt等其它邊緣檢測(cè)算子。然后將邊緣點(diǎn)的梯度方向以45度為間 隔量化為{-180, -135, -90, -45, 0, 45, 90, 135} 8個(gè)方向。將每一幀!>(/)分成R個(gè)大小 為PXQ像素的幀塊By，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)圖像塊By中邊緣點(diǎn)梯度方向的直方圖h^W)， 以及相對(duì)應(yīng)方向角度中梯度的模值之和guW)。其中，d = 1，2，...，8,分別對(duì)應(yīng) {-180, -135, -90, -45, 0, 45, 90, 135}8個(gè)方向，P為Μ的約數(shù)，Q為N的約數(shù)，表示第i幀 的第j塊，i = 1，2,. . . kj = 1，2,. . .，R。應(yīng)當(dāng)理解的是，所述邊緣點(diǎn)的梯度方向也可以任 意角度為間隔進(jìn)行量化。
[0026] c)將關(guān)鍵幀序列丨>(鼠 AW安照順序分組，具體為，將相鄰連續(xù)的t個(gè)幀分為一 組，得到m組（其中k = t*m)。對(duì)同一組中各個(gè)幀的第j塊的hj (d)和gj (d)進(jìn)行累積求 和，具體如下：
[0028] 其中，η表示關(guān)鍵幀序列的第η個(gè)分組，r為第η個(gè)分組中的第r幀， 1 < η < m，1 < r < t，d = 1，2, · · ·，8〇
[0029] 對(duì)Hni j (d)和Gni j (d)分別進(jìn)行中心化處理，具體如下：
[0031] 依次排列斤和:(%>;(而得到關(guān)鍵幀序列尹(：1,#,〇的第11個(gè)分組的16*1?維特 征向量 fn，即 fn = [Hn, i (d)，Gn, i (d)，Hn, 2 (d)，Gn, 2 ⑷，· · · Hn, jCl ()，Gn, jCl (Hn, R (d)，Gn, R ⑷]。將 m 個(gè)分組的特征向量fn依次排列得到長(zhǎng)度為16*R*m的特征向量F = [A, f2，…fn,…，fj。
[0032] d)在密鑰Key的控制下，產(chǎn)生一個(gè)與F相同長(zhǎng)度的僅包含-1和+1二個(gè)元素的均 勻分布的隨機(jī)序列C。將C與F相應(yīng)位置的元素相乘，得到所述欲發(fā)送視頻的最終安全的魯 棒特征向量F'。
[0033] 步驟S402,根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到欲發(fā)送視頻的哈希值。具體而言：
[0034] 根據(jù)得到欲發(fā)送視頻的哈希值進(jìn)行二值化編碼，即對(duì)于所述欲發(fā)送視頻的魯棒特 征向量F'，若其元素 F' (s) >0,則令F'（s) = 1，否則，F(xiàn)'（s) =0從而得到對(duì)應(yīng)于輸入 視頻片段的長(zhǎng)度為16*R*m比特的哈希值。其中s = 1，2, 3,. . .，16*R*m。
[0035] 應(yīng)當(dāng)理解的是，還可以為其它的二值編碼方式，比如格雷碼。
[0036] 步驟S403,接收所述欲發(fā)送視頻及其哈希值。
[0037] 步驟S404,對(duì)所述接收的視頻進(jìn)行特征提取。也即，根據(jù)所述接收的視頻計(jì)算得到 該接收的視頻的魯棒性特征。具體的特征提取流程與步驟S401類似，不再贅述。
[0038] 步驟S405,根據(jù)上述提取的特征計(jì)算得到所述接收視頻的哈希值。得到接收視頻 的哈希值的具體流程與步驟S402類似，不再贅述。
[0039] 步驟S40