Core Concepts
Die Technik basiert auf der Analyse von Makroblöcken und Bewegungsvektoren, um zu erkennen, ob ein Video mehrfach komprimiert wurde.
Abstract
Die Studie präsentiert eine Technik zur Erkennung digitaler Videomanipulationen, die auf der Analyse von Kompressionsalgorithmen basiert. Der Schwerpunkt liegt auf der Erkennung von Mehrfachkompression in Videos, die mit dem H.264-Standard kodiert sind.
Die Hauptelemente sind:
Klassifizierung von Videoframes und Makroblöcken nach Kompressionstyp (I-Frames, P-Frames, I-MB, P-MB, S-MB)
Extraktion von Merkmalen wie Makroblocktypverteilung und Bewegungsvektoren aus mehrfach komprimierten Videos
Verwendung einer Support-Vektor-Maschine (SVM) zur Klassifizierung, ob ein Video original oder mehrfach komprimiert ist
Die Experimente zeigen, dass die Methode eine hohe Erkennungsgenauigkeit von über 90% erreicht, insbesondere bei hochauflösenden Videos. Die Erkennungsleistung sinkt etwas, wenn es darum geht, ob ein Video doppelt oder dreifach komprimiert ist.
Stats
Die Anzahl der stabilen Makroblöcke zwischen zwei aufeinanderfolgenden Kompressionen nimmt mit jeder weiteren Kompression ab.
Quotes
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