随着信息技术和智能技术的快速发展，图像、视频编辑工具越来越智能化、简易化，给人们生活带来方便的同时，对视觉内容的真实可信性带来巨大挑战。同时，社交网络的广泛普及更是起到推波助澜的作用，大大加剧其危害性。因此，本论文中，将针对该问题开展取证研究工作。网络上传播的图像和视频，经过多次转载和相应操作，使得传统的取证方法基本失效。本论文从对成像场景的研究入手，充分利用辅助信息，研究成像过程中的几何约束、物理约束、生命体指征评估等理论与方法，针对危害性较大的人像篡改伪造问题，提出多种取证方法，以期解决视觉内容真实性取证研究中的鲁棒性和准确性问题，推动取证技术走向实际应用。本论文的研究内容包括以下方面:　　1.基于几何透视失真的人脸图像拼接检测　　从三维物体在不同相机拍摄参数下呈现不同透视失真特性这一固有现象出发，首次提出将人脸图像的失真特性与相机内参数之间的不一致性作为新的取证线索。研究了基于三维人脸模型的相机拍摄参数估计问题。不同于经典相机标定问题，人脸关键点定位具有较高误差和不确定性。因此，本文首先利用三维和二维人脸关键点对应关系粗略估计相机参数，进而利用人脸轮廓进行微调优化，以获得更高的估计准确度。最终通过度量相机内参数之间的不一致性检测人像篡改。　　2.基于平面接触几何约束的人像拼接检测　　首次探索将三维物体底面与其支撑平面之间的共面接触这一几何约束作为新的取证线索。二维图像内简单的物体拼接很难保证其在三维场景中与支撑平面准确接触。本文在研究不规则形状物体的三维几何信息恢复的基础上，提出利用三维形状统计模型从单张图像中估计物体拍摄姿态的算法，并利用场景中的消隐线估计支撑平面的法向量，最终在姿态空间中度量多个物体与支撑平面之间的姿态平行度，以揭示篡改行为。本文将该框架应用于人像拼接取证，使其能够有效检测“悬浮脚”等篡改事件。　　3.基于光照一致性的人脸图像拼按检测　　在重建部分场景几何信息的基础上，研究基于光照反射模型的场景三维光照环境估计算法，利用光照方向一致性物理约束检测人脸图像拼接。原有的基于三维光照环境的取证工作中，对人脸模型做出过强假设，限制了算法的准确性和适用性。本文通过充分挖掘利用三维人脸模型的几何遮挡信息和纹理信息对之前的强假设进行放松，提出一般化光照反射模型，从而得到更准确的光照估计结果和更强的取证判别力。进一步通过单张图像拟合三维人脸模型的方法实现了整个取证过程的自动化，增强了取证算法的实用性。　　4.基于脉搏信号估计的虚假人脸视频检测　　人脸表面的光照反射强度是随着时间周期性变化的，这是因为人脸的肤色随着心跳有着周期性的变化，本文正是利用该特性来进行虚假人脸视频的检测。研究人脸视频中的脉搏信号提取算法，以脉搏信号的有无为依据对人脸视频的真实性进行判别。通过对已有工作的缺陷进行分析，发现信号频域分辨率不足和算法参数的敏感性制约了方法的有效性。提出延长视频片段时间以获得足够的信号频域分辨率，并采用基于色度成分的脉搏信号提取算法，以克服由于视频片段增长带来的运动鲁棒性问题。最终通过分析信号频域特征对视频中人脸的真实性做出判断。在计算机合成人脸以及假体面具人脸的视频上验证了所提方法的有效性。