吉林大学学报(信息科学版) ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (1): 30-35.

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基于人工免疫的数字视频篡改取证方法研究

徐子栋, 张 中   

  1. 中国政法大学 证据科学研究院, 北京 100088
  • 收稿日期:2021-04-28 出版日期:2022-01-25 发布日期:2022-01-27
  • 作者简介:徐子栋 ( 1996— ), 男, 河南安阳人, 中国政法大学硕士研究生, 主要从事诉讼法学、 证据法学研究,(Tel)86-18703722323(E-mail)MiaoXianhao8755@163.com; 张中(1973— ),男,河南商丘人, 中国政法大学教授, 博士生导师,主要从事证据法学研究, (Tel)86-13903724028(E-mail)zhangz@126.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上基金资助项目(71874013)

Research on Digital Video Tampering Forensics Method Based on Artificial Immune

XU Zidong, ZHANG Zhong   

  1. Institute of Evidence Law and Forensic Science, China University of Political Science and Law, Beijing 100088, China
  • Received:2021-04-28 Online:2022-01-25 Published:2022-01-27

摘要: 针对目前采用的方法对数字视频进行篡改取证时, 没有对数字视频进行去噪处理, 导致取证误差大、视频缺失值高以及视频变形严重的问题。 提出了基于人工免疫的数字视频篡改取证方法。 该方法通过中值滤波器初步对数字视频进行滤波处理, 并对数字视频进行相似块匹配, 根据匹配结果建立三阶张量, 根据张量和噪声的性质结合增广拉格朗日乘子法消除数字视频中存在的噪声。 采用人工免疫算法构建自体动态演化模型和抗原动态演化模型, 在此基础上建立数字视频篡改取证模型, 将去噪后的数字视频输入模型中, 实现数字视频的篡改取证。 实验结果表明, 所提方法的取证误差小, 视频缺失值低, 视频变形系数小。


关键词: 人工免疫算法, 数字视频, 视频去噪, 视频篡改取证, 中值滤波器

Abstract: The current method for digital video tampering, no denoising, results in forensic error, high missing value and serious video distortion. Based on artificial immunity digital video tampering method, preliminary filter through the median filter, and similar blocks, a third order tensor is established according to the matching results, according to the nature of the tensor and noise to eliminate the Lagrange multiplier noise. Artificial immunity algorithm is used to build the autodynamic evolution model and the antigen dynamic evolution model,based on the digital video tampering forensics model to realize the forensics of digital video tampering in the denoised digital video input model. The experimental results show that the proposed method has small forensic error, low video missing value and small video deformation coefficient.


Key words: artificial immune algorithm, digital video, video denoising, video tampering forensics, median filter

中图分类号: 

  • TP391. 41