视频图像鉴别Ps(photoshop)处理分析技术的制作方法
【技术领域】
[0001]视频图像鉴别PS(photoshop)处理分析技术，属于一种视频图像分析技术，其特点在于:1)、了解视频图像真实性，2)、分辨视频图像是否经过PSbhotoshop)处理过，3)、视频图像还原分析。
技术背景
[0002]视频图像识别分析技术源自计算机视觉(CV，ComputerVis1n)技术。计算机视觉技术是人工智能(Al，Artificial Intelligent)研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是:自动分析和抽取视频源中的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。人脸辨识、车牌识别以及行为分析三项技术则是智能视频软件的核心技术。视频图像的处理技术主要应用于各个视频图像不同领域，图像的真实性对于分析具有不同的意义，本发明通过图像数据延续性的数据对比，分析视频图像是否经过处理过，对于还原和分析场景本身具有判断和定性的依据。
【发明内容】
[0003]本发明通过CCD数据耦合器件将视频图像数据提取并加以分析，找出视频图像延续性的每一组数据差异，每一组数据通过数码成像原理从而了解和分析出视频图像的真实性。
[0004]分辨视频图像是否经过photoshop (PS)处理过，工作原理主要是建立在JPEG (Joint Photographic Experts Group)特征分析技术上。测试方法主要有两点，其一是检验JPEG(Joint Photographic Experts Group)图片是否经过2次保存，其二则是检测JPEGJoint Photographic Experts Group)图片的编码结构。每一款数码相机(视频图像采集器)的JPEG图片编码和压缩系数均有不同，根据数码相机(视频图像采集器)型号以及系数数据库，即可分辨出摄影设备能否拍出受检图片。
[0005]视频图像还原分析方法是利用不连续余弦转换法DCT(Discrete CosineTransform)来做降维，其与 PCA(Principle Components Analysis)和 LDA(LinearDiscriminant Analysis)不同处在于 DCT (Discrete Cosine Transform)法抽取的是影像的低频部分作为特征，并且不用象PCA(Principle Components Analysis)或LDA(LinearDiscriminant Analysis)需要很多样本(sample)来计算转置矩阵，而是利用单一公式直接对每个样本降维，在抽取出特征后(不管是原始影像或是降维空间)，做辨识通常是利用最近邻居法(Nearest-Neighbor) ,Eigenface以及Fisherface皆属于这种方式。比较快速的方式是利用中枢网络法(Neural Network)，再配合DCT的处理结果作为特征后，在Yale以及ORL人脸数据库有不错的辨识率。
【附图说明】
[0006]附图1，视频图像鉴别PS(photoshop)处理分析技术要件具体实施方案
[0007]本发明通过一个扫描仪或数码图像采集器连接到数据处理系统，数据处理系统根据原始视频图像数据对比分析得出分析报告，分析报告作为视频图像真伪的判断依据。
【主权项】
1.视频图像鉴别PS处理分析技术，其特点在于:1)、了解视频图像真实性，2)、分辨视频图像是否经过PS处理过，3)、视频图像还原分析。 分辨视频图像是否经过Photoshop (PS)处理过，工作原理主要是建立在JPEGQointPhotographic Experts Group)特征分析技术上。测试方法主要有两点，其一是检验JPEG (Joint Photographic Experts Group)图片是否经过2次保存，其二则是检测JPEG (Joint Photographic Experts Group)图片的编码结构。每一款数码相机(视频图像采集器)的JPEG(Joint Photographic Experts Group)图片编码和压缩系数均有不同，根据数码相机(视频图像采集器)型号以及系数数据库，即可分辨出摄影设备能否拍出受检图片。 视频图像还原分析方法是利用不连续余弦转换法DCT (Discrete Cosine Transform)来做降维，其与 PCA(Principle Components Analysis)和 LDA(Linear DiscriminantAnalysis)不同处在于DCT(Discrete Cosine Transform)法抽取的是影像的低频部分作为特征，并且不用象 PCA(Principle Components Analysis)或 LDA(Linear DiscriminantAnalysis)需要很多样本(sample)来计算转置矩阵，而是利用单一公式直接对每个样本降维，在抽取出特征后(不管是原始影像或是降维空间)，做辨识通常是利用最近邻居法(Nearest-Neighbor) ,Eigenface以及Fisherface皆属于这种方式。比较快速的方式是利用中枢网络法(Neural Network)，再配合DCT的处理结果作为特征后，在Yale以及ORL人脸数据库有不错的辨识率。2.根据权利要求1所述，视频图像真实性，主要通过数字合成分析，CCD数字耦合器件寻找数字合成时的数据差异对比，差异数值的比例，是了解视频图像的真实性主要依据。3.根据权利要求1所述，视频图像是否经过Ps处理过，是根据数码分析找出图像连续性的数码不同值，经过分析所得出的数据，为图像连续性是否完整提供分辨的依据，从而分辨视频图像是否经过Ps处理过。4.根据权利要求1所述，视频图像还原分析，视频图像数字成像的连续性分析，可以找出图像缺失部分的数据，从而还原图像本身的分析处理。
【专利摘要】视频图像鉴别PS(photoshop)处理分析技术，属于一种视频图像分析技术，其特点在于：1)、了解视频图像真实性，2)、分辨视频图像是否经过PS(photoshop)处理过，3)、视频图像还原分析。本发明通过CCD数据耦合器件将视频图像数据提取并加以分析，找出视频图像延续性的每一组数据差异，每一组数据通过数码成像原理从而了解和分析出视频图像的真实性，分辨视频图像是否经过photoshop(PS)处理过，工作原理主要是建立在JPEG(Joint？Photographic？Experts？Group)特征分析技术上。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105046680
【申请号】CN201510093507
【发明人】李鋆路, 李广毅, 王海东, 刘锦龙, 齐梦涵
【申请人】李鋆路, 李广毅
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年3月3日