针对公路监控视频关键帧的完整性认证问题,提出一种感知哈希认证算法。首先,采用帧间差分法提取公路监控视频的关键帧;然后,使用YOLO(you only look once)算法检测关键帧的主要特征对象(道路车辆),并对检测的特征对象进行融合;最后,分...针对公路监控视频关键帧的完整性认证问题,提出一种感知哈希认证算法。首先,采用帧间差分法提取公路监控视频的关键帧;然后,使用YOLO(you only look once)算法检测关键帧的主要特征对象(道路车辆),并对检测的特征对象进行融合;最后,分别提取特征对象融合结果和关键帧的低频信息,作为感知特征生成关键帧的感知哈希序列。在关键帧的完整性认证过程中,通过比对两组关键帧的哈希序列,可以对视频可能存在的篡改进行检测。实验结果表明,感知哈希认证算法具有良好的鲁棒性与可区分性,可以有效地对公路监控视频关键帧进行完整性认证。展开更多
文摘针对公路监控视频关键帧的完整性认证问题,提出一种感知哈希认证算法。首先,采用帧间差分法提取公路监控视频的关键帧;然后,使用YOLO(you only look once)算法检测关键帧的主要特征对象(道路车辆),并对检测的特征对象进行融合;最后,分别提取特征对象融合结果和关键帧的低频信息,作为感知特征生成关键帧的感知哈希序列。在关键帧的完整性认证过程中,通过比对两组关键帧的哈希序列,可以对视频可能存在的篡改进行检测。实验结果表明,感知哈希认证算法具有良好的鲁棒性与可区分性,可以有效地对公路监控视频关键帧进行完整性认证。
基金National Natural Science Foundation of China(Nos.62363022,61663021,71763025,61861025)Natural Science Foundation of Gansu Province(No.23JRRA886)Gansu Provincial Department of Education:Industrial Support Plan Project(No.2023CYZC-35)。
