基于深度学习的视频篡改检测方法

陈雪艳; 梁大超; 宋启东; 王洪泰

doi:10.14045/j.cnki.15-1220.2024.04.010

内蒙古民族大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (4) : 52 -55. DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2024.04.010

基于深度学习的视频篡改检测方法

陈雪艳, 梁大超, 宋启东, 王洪泰

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摘要

随着新一代信息技术的迅猛发展，视频图像处理的多媒体技术应用越发广泛，数字视频的真实性面临巨大挑战。对视频篡改问题进行了研究，提出了一种基于深度学习的检测方法，即将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合，融入哈希（Hash）算法，利用卷积神经网络提取特征值，输入至长短期记忆网络，通过全连接层Softmax提取时空特征构建了CNNH-LSTM融合网络模型。将该网络模型应用于直播类视频篡改检测分类，实验结果表明，该模型具有良好的特征提取能力、泛化能力，并具有较好的区分性，为视频篡改检测提供了一种新思路。