《表2 各算法性能比较结果》
部分实验结果如表1和表2所示,从表1中可以看出本文算法对不同视频可以有效准确地检测到不同程度的帧删除篡改,其中篡改帧数为5帧时的召回率最低,原因是该篡改帧数较小,不足以影响到相邻帧间的相关性值的变化,造成了漏检的篡改点的数量较多;篡改帧数为100的检测准确率最高,因为该篡改帧数较大,漏检的篡改点的数量较少,同时误检率也比较低,所以精确率较高。表2是本文算法与对比文献算法的性能比较结果,通过分析表2可以得出结论,本文通过空间约束对量化相关性丰富区域进行篡改检测,在不同公开视频数据库上的检测结果在准确率和召回率上总体均优于文献[5]和文献[6]的算法。本文算法对CDNET库中夜间视频的检测性能相对不太理想,但也优于对比算法,原因可能是夜间视频光线比较暗,对该类视频提取到的帧特征不能很好地代表帧图像内容,所以算法在夜间视频的检测性能略微下降。
图表编号 | XD00107285200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.15 |
作者 | 普菡、黄添强、翁彬、肖辉、黄维 |
绘制单位 | 福建师范大学数学与信息学院、福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建大数据安全技术研究所、福建师范大学数学与信息学院、福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建大数据安全技术研究所、福建师范大学数学与信息学院、福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建大数据安全技术研究所、福建师范大学数学与信息学院、福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建大数据安全技术研究所、福建师范大学数学与信息学院、福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建大数据安全技术研究所 |
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