《表4 3种算法对篡改视频的检测结果1)》

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《基于TCS-LBP算子的视频帧复制篡改检测算法》

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1) 源序列:10-169；复制序列:210-369.

为了验证算法的有效性，将文中算法与较近似的同类文献[13-14]进行对比，结果如表4所示.文献[13]中算法对视频1、3、9、14、18、20、23、24、27、28共10个视频能完全检测出复制序列，对视频4、17、21、29共4个视频完全无法检测出复制序列，对视频5、6、7、8、11、13、15、22、25、26共10个视频存在虚警，对视频2、10、16、30共4个视频存在漏检，对视频12和19既存在虚警又存在漏检；而文献[14]中算法对视频18、20、21、22、24、28、30共7个视频能完全检测出复制序列，对视频1、2、3、4、6、7、9、12、14、15、16、17、19、23、25、26、27、29共18个视频存在漏检，对视频5、8、10、11、13共5个视频既存在虚警又存在漏检.经仔细观察发现，文献[13]中算法的虚警一般连续出现，而文献[14]中算法的虚警经常单独几帧出现，造成这两种不同结果的原因是前者所采用的依赖颜色直方图的判断准则注重序列整体的相似度，而后者所采用的依赖MSSIM的判断标准更注重个体之间的相似度.这两种算法整体性能不佳的另一个主要原因是均采用非自适应的判断阈值，无法很好地适应不同类型的视频.文中算法除对视频27存在虚警以及对视频28、29存在漏检外，对其他视频都能完全检测出复制序列，这主要是由于TCS-LBP特征图像不仅能包含本帧信息，也包含了相邻数帧的信息，既重视视频序列整体（即时域）的相似性，又重视当前帧（即空域）的特性，结合自适应阈值可达到较好的效果.此外，所提出的去除虚警和漏检的策略较好地利用了帧复制篡改特性，对虚警和漏检进行了排除和修补.文中算法利用MSSIM相似度判断进行边界精确定位，也达到了较好的效果.笔者也注意到，采用文中算法时，出现虚警的视频27以及出现漏检的视频28、29都属于内容无明显变化的静态视频，经过重编码后，复制帧可能更依赖于其相邻帧，相关度高，从而导致难以得到合适的自适应阈值.