数字多媒体不断创新进步,摄像设备的价格越来越低廉,视频编辑软件使人们可以轻而易举地对数字图像和视频进行篡改。篡改后的图像和视频能轻易地蒙骗人们的眼睛,混淆视听。视频篡改取证技术可以给司法取证提供依据,具有重要的社会意义。而双重压缩检测技术是视频篡改取证技术中非常重要的一种。图像或者视频在篡改的过程中,至少会经过两次压缩。双重压缩检测技术可以为图像或者视频的真实性提供一定的参考证据。随着H.264压缩标准在手机、摄像机等终端上的广泛应用,研究H.264视频的篡改取证技术显得非常有必要。双重压缩领域已提出的算法大部分针对MPEG系列标准视频,针对H.264视频的算法较少。其中仅在2015年,一个H.264同量化参数双重压缩检测算法被提出,而H.264同比特率双重压缩检测领域在此之前依旧是个空白。本文在H.264同量化参数、同比特率双重压缩检测领域取得创新性突破,填补了领域内的空白。本文针对H.264视频压缩标准,分析双重压缩给H.264视频带来的影响,在宏块层面提取特征,提出了基于帧间预测宏块模式、帧内预测宏块模式、融合宏块模式的H.264同量化参数、同比特率双重压缩检测算法。本文的工作和创新点包括:1.本文提出了基于帧内预测宏块模式的H.264同量化参数、同比特率双重压缩检测算法。帧内预测宏块模式由帧内预测宏块类型和帧内预测模式组成。当使用相同的量化参数进行重复压缩时,相邻压缩版本的I帧中帧内预测宏块模式发生变化的宏块数量,随着压缩次数的增加而递减。该算法从待测H.264视频中提取帧内预测宏块模式特征,利用支持向量机（SVM）进行训练和分类。实验结果表明:在同量化参数（VBR模式）和同比特率（CBR模式）双重压缩的情况下,该算法取得了较高的检测准确率。2.本文提出了基于融合宏块模式的H.264同量化参数双重压缩检测算法。该算法使用了由帧间预测宏块模式特征和帧内预测宏块模式特征组成的融合特征。实验表明:相比已经提出的算法,该算法在视频质量较低的情况下准确率提升较大。