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题名基于双向运动矢量的数字视频篡改鉴定
被引量：9
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作者
黄添强
陈智文
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机构
福建师范大学数学与计算机科学学院
福建师范大学网络安全与密码技术福建省高校重点实验室
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出处
《山东大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2011年第4期13-19,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61070062)
福建省自然科学基金资助项目(2008J04004)
福建省高校服务海西建设重点项目(2008HX200941-4-5)
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文摘
随着数字视频编辑处理软件的广泛使用,数字视频的篡改检测技术变得越来越重要。本文基于帧间内容连续性,提出一种基于双向运动矢量的视频篡改检测方法。首先对视频双向预测帧(B帧)进行解码,提取双向运动矢量,然后将运动矢量序列中每一个数据对象与左右k近邻最大差值的平均值作为该点的峰值,通过计算峰值序列的均值和标准偏差自适应地设定阈值,对峰值进行检测,从而判断出篡改点。实验结果表明,使用这种篡改检测方法能有效地检测出运动背景下视频帧的删除和插入篡改。
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关键词
视频篡改
双向运动矢量
离群点检测
时序离群点
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Keywords
video tampering
bidirectional motion vector
outlier detection
temporal outlier
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多示例学习的时序离群点检测算法研究
被引量：2
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作者
钱景辉
卢屹韦
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机构
南京工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第1期46-49,55,共5页
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文摘
在FIndCBLOf算法的基础上,提出了一种基于多示例学习的FindCBLOF离群点检测算法(MIL-FindCBLof)用于时序离群点检测.算法首先对数据进行分段聚集,再利用多示例框架,封装每个对象,以此保留每个对象的属性,然后采用全局策略计算对象的因子数值,最后通过计算平均因子来确定离群序列.在实际企业的实时采集监控系统中,将MIL-FindCBLof算法与其它经典离群点检测算法进行实验对比,结果表明本文提出的MILFindCBLof算法相对其它算法提高了检测的全面性和准确性.
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关键词
机器学习
时序离群点
多示例学习
聚类
平均因子
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Keywords
machine learning
sequential outlier
muhi instance learning
clustering
average factor
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名模型聚合解聚的智能触发机制
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作者
宁进
陈雷霆
周川
张磊
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
数字媒体技术四川省重点实验室(电子科技大学)
电子科技大学广东电子信息工程研究院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第6期1614-1618,共5页
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基金
广东省应用型科技研发专项资金资助项目(2015B010131002)
东莞市重大科技项目(2015215102)
广东省科技计划项目(2016A040403004)~~
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文摘
针对现有模型聚合解聚(AD)触发机制人工依赖性高、频繁聚合解聚的问题,提出了一种基于关注域的多实体时序离群点检测算法的智能触发机制。首先,基于关注近邻划分关注域;然后,计算关注域中实体的k距离离群值,得到关注域的离群值;最后,结合一种基于最强关注域阈值判定方法,构建聚合解聚触发机制。在真实数据集上的实验结果表明,与传统的单实体时序离群点检测算法相比,所提算法在指标Precision、Recall和综合指标F1-score上均提升了10个百分点以上,不仅能及时地判断聚合解聚操作的触发时机,而且能使得仿真系统智能地检测出发生突发情况的仿真实体,满足了多分辨率建模的要求。
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关键词
聚合解聚
触发机制
时序离群点检测
k距离
多分辨率建模
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Keywords
aggregation and disaggregation
trigger mechanism
temporal outlier detection
k-distance
multi-resolution modeling
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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