E-ISSN: 2587-0351 | ISSN: 1300-2694
Yerel Fark İkililerine Dayalı Video Sahtecilik Tespit yöntemi [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2020; 26(5): 983-992 | DOI: 10.5505/pajes.2020.75768

Yerel Fark İkililerine Dayalı Video Sahtecilik Tespit yöntemi

Guzin Ulutas, Beste Ustubioglu, Mustafa Ulutas, Vasif Nabiyev
Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Trabzon

Son yıllarda, video düzenleme yazılımının hızlı gelişimi video sahteciliğini uygulanabilir hale getirmiştir. Araştırmacılar sahte video karelerini tespit etmek için yöntemler önermiştir. Bu yöntemler sahteciliği tespit etmek için kodek özelliklerini, hareket artefaktlarını, gürültü etkisini ve çerçeve benzerliğini kullanmaktadır. Literatürde sahtecilik tespiti için önerilen yöntemlerin iki ana dezavantajı çalışma zamanı ve düşük tespit doğruluğudur. Bu çalışmada, çerçevelerden özellikler çıkarmak için Yerel Fark İkililerini (LDB) kullanan yeni bir çerçeve tekrarlama tespit yöntemi önerilmiştir. Benzer özellik vektörlerine sahip benzer çerçeveler arasındaki mesafe, Sahtecilik Mesafesini tahmin etmek ve kopyalanan çerçevelerin tam yerini belirlemek için kullanılmaktadır. Benzer çerçeveler arasındaki PSNR daha sonra bunları üç sınıfa gruplamak için kullanılır ve kural tabanlı mekanizma sahte çerçeveleri sınıf üyeliklerine göre raporlar. Sonuçlar, önerilen yöntemin, benzer çalışmalara kıyasla daha yüksek hassasiyetle daha düşük uygulama süresine sahip olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Video sahteciliği, LDB, Çerçeve tekrarlama tespiti, Sahtecilik uzaklığı

Video Forgery Detection Method based on Local Difference Binary

Guzin Ulutas, Beste Ustubioglu, Mustafa Ulutas, Vasif Nabiyev
Karadeniz Technical University, Engineering Faculty, Computer Engineering, Trabzon

In recent years, fast development of video editing software has made video forgery applicable. Researchers have proposed methods to detect forged video frames. These methods utilize codec properties, motion artifacts, noise effect and frame similarity to detect forgery. The two main drawbacks of these methods reported in the literature are execution time and low detection accuracy. In this work, we proposed a new frame duplication detection method that uses Local Difference Binary (LDB) to extract features from the frames. Distance between similar frames that have similar feature vectors are used by the method to estimate Distance of Forgery and to determine the exact location of duplicated frames. PSNR between similar frames are then used to group them into three classes and rule based mechanism reports forged frames according to the membership to classes. Results show that the proposed method has lower execution time with higher accuracy compared to similar works.

Keywords: Video forgery, LDB, Frame Duplication detection, Distance of Forgery

Guzin Ulutas, Beste Ustubioglu, Mustafa Ulutas, Vasif Nabiyev. Video Forgery Detection Method based on Local Difference Binary. Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2020; 26(5): 983-992

Sorumlu Yazar: Beste Ustubioglu, Türkiye
LookUs & Online Makale