【摘 要】
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隐写术与深度伪造等技术的滥用,使得互联网上的多媒体数据的真实性、完整性和可靠性饱受前所未有的质疑。而现有的多媒体取证算法往往需要大量带有标签的训练样本,且检测精度仍有待提高。本文拟利用多媒体视觉数据与其携带的成像设备固有指纹信息——成像设备指纹之间的关联特性,提出用于图像隐写分析和深伪视频检测的新型多媒体取证方法。针对实际的隐写检测中由于载体图像来源未知导致的载体来源失配问题,本文提出了一个基于成
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隐写术与深度伪造等技术的滥用,使得互联网上的多媒体数据的真实性、完整性和可靠性饱受前所未有的质疑。而现有的多媒体取证算法往往需要大量带有标签的训练样本,且检测精度仍有待提高。本文拟利用多媒体视觉数据与其携带的成像设备固有指纹信息——成像设备指纹之间的关联特性,提出用于图像隐写分析和深伪视频检测的新型多媒体取证方法。针对实际的隐写检测中由于载体图像来源未知导致的载体来源失配问题,本文提出了一个基于成像设备指纹的图像隐写检测算法。首先,利用成像设备指纹对待检测图像进行来源聚类;其次,计算每一簇的指纹特征,并与事先由相关来源图像训练而成的隐写分析分类器指纹特征进行匹配;最后,对于每一簇的待检测图像,利用与之相似度最高的隐写分析分类器来判断其是否为载密图像。在公共数据集Dresden上的对比实验结果显示,当使用相同数量的训练样本且嵌入率为0.5时,所提出算法的检测效果比传统隐写分析分类器提升了12%。研究成果表明,基于成像设备指纹基础之上,采用无监督和有监督相结合的方式可以有效缓解载体来源失配问题。针对实际场景中往往很难获得大量带有标签的训练样本的情形,本文提出了一个基于成像设备指纹的深伪视频检测算法。首先,利用成像设备指纹对待检测视频的整帧区域进行第一次来源聚类,将相同来源的样本聚类为一簇,不同来源的样本分布在不同的簇;其次,将待检测视频中裁剪得到的人脸区域,利用成像模型指纹对其进行第二次簇内聚类;最后,利用正负样本之间的帧间差异性区分出真实和伪造视频。在公共数据集FF++上的实验结果表明,所提出的算法的AUC值可达0.93,其效果与大多数需要训练集的有监督或半监督算法效果相近。研究成果表明,基于成像设备指纹基础之上,采用无监督方式对深伪视频进行检测是完全可行的。
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