1、當(dāng)今,很多場(chǎng)所都已經(jīng)安裝了監(jiān)控設(shè)備,為了獲得并保存重要的視頻數(shù)據(jù),目的是保障安全。如果有人故意針對(duì)其進(jìn)行惡意篡改來(lái)達(dá)到不良目的,可能會(huì)對(duì)個(gè)人和社會(huì)造成很大程度上的負(fù)面影響。因此,對(duì)這些重要的視頻數(shù)據(jù)的篡改情況進(jìn)行檢測(cè)具有相當(dāng)重大的現(xiàn)實(shí)意義。為解決這一問(wèn)題,現(xiàn)階段對(duì)視頻篡改檢測(cè)的研究結(jié)合許多專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí),并得到了越來(lái)越多的重視。在本文中,我們考慮先對(duì)視頻數(shù)據(jù)的不同特征進(jìn)行提取,再對(duì)其降維壓縮,最后利用它對(duì)視頻數(shù)據(jù)篡改情況的檢測(cè)和識(shí)別。

2、r>　　 本文利用特征降維的相關(guān)方法,再將其應(yīng)用于視頻篡改檢測(cè)中,做了以下工作:(1)從如何處理非均勻分布數(shù)據(jù)和利用遠(yuǎn)點(diǎn)信息的角度提出了針對(duì)特征降維的新算法,基于調(diào)和平均測(cè)地線核的局部線性嵌入算法(HMG-KLLE)；(2)為了降低視頻噪聲特征信息的冗余度,通過(guò)引入壓縮感知理論,并提出基于壓縮感知的視頻篡改檢測(cè)算法,具有良好的檢測(cè)效果；(3)在(1)的基礎(chǔ)上,對(duì)視頻紋理特征融合信息進(jìn)行降維,提出基于流形學(xué)習(xí)的視頻篡改檢測(cè)新算法,獲得了