k-means 算法的matlab代码 基于多特征分析的视频窜改检测算法 运行平台：Matlab 简要使用说明 利用两个算法来检测视频是否经过篡改，方法1针对大范围帧间篡改（帧删除、帧替换、帧插入）； 方法2作为方法1的补充，对小范围篡改也许会有一点改善（然而并没有）； 方法1：基于视频相关性变化的视频篡改检测算法 利用视频内容具有连续性这一特点，提取相关性变化度这一特征，通过K-means算法挑出帧异常点； 方法2：基于运动矢量分析的视频篡改检测 利用光流法求出运动矢量，将运动矢量这一阶段特征输入SVM分类器，通过学习后训练出模型，将待检测视频导入训练模型，检测篡改点； 代码说明 对主要的程序进行简单说明 为利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点; [1]黄添强, 陈智文, 苏立超,等. 利用内容连续性的数字视频篡改检测[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2011, 47(5):493-503. 为方法1； <checkErrorFramePointBySV

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

前言： 本版本属于miniblink填表模块1.9的分支，仅新增websocket数据拦截与篡改，该版本不被计入miniblink填表模块核心计划版本中。 1.9原版：【更新】miniblink填表模块1.9，新增UTF8类，让填表支持世界语。 工具包：【原创】模块插件包浏览器，新增元素实验室，一键生成源码等 新增： 新增：WebSocket拦截类（内部采用Hook实现，如果程序需要进行发包/接收操作，请先暂停本类的使用） 新增命令： 命令 注释 WebSocket_Hookinit 初始化WebSocket的Hook WebSocket_HookUninit 卸载WebSocket的Hook WebSocket_HookSuspended 暂停WebSocket的Hook WebSocket_HookRestor 恢复WebSocket的Hook WebSocket_SetAddr 设置发送和接收的反馈地址 WebSocket_GetCurrentWebsocketFrame 取得当前拦截到的WebsocketFrame 版本特性： 新增例子：Websocket拦截，下面是一些截图支持WebSocketSend的拦截和修改（注：数据默认为UFT8编码）： 支持WebSocketRecv的拦截和修改（注：数据默认为UFT8编码）：

针对数字图像版权中的复制粘贴篡改问题，提出FI-SURF (flip invariant SURF)算法。研究了当图像经过镜像翻转后SURF (speeded-up robust features)特征描述符的排列变化关系。提取SURF特征点后，将其特征描述符重新排序，即使复制粘贴区域经过镜像翻转，对应的特征点依然可以进行匹配。实验证明，FI-SURF算法在保留SURF算法运算速度快、顽健性强等优点的前提下，可有效检测出经过镜像翻转的复制粘贴区域，计算出复制粘贴区域的轮廓。

研究假设视频同源帧插入、异源帧插入、替换、删除篡改能够导致视觉内容发生变化,并致力于以底层特征为基础建立这种微小变化数学模型。首先,提取RGB3个通道的彩色直方图作为底层特征,采用直方图相交法定义视频帧之间的颜色内容一致性值;其次,采用拉依达准则设定阈值,一旦待检测视频帧的颜色内容一致性值小于自适应阈值,则判定该帧被篡改了。实验结果表明该假设是合理,有效的,所设计的算法能够检测出道路监控视频、背景相对复杂视频中的同源帧插入、异源帧插入、替换、删除的篡改。

设计并实现了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。算法中,图像块的水印选择Logistic映射作为混沌系统从该图像块本身产生一系列混沌序列,作用于水印的嵌入;每个图像块产生的水印按照Torus,自同构映射嵌入另一个映射块的LSB(Least Significant Bit),对应关系通过密钥来确定,这样建立起图像块之间的相关性;利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的篡改,且水印提取不需要原始图像。实验结果表明,嵌入水印后的图像的视觉好;算法具有图像内容局部篡改检测的有效性、敏感性以及良好的篡改定位能力。

针对现有大部分水印算法功能单一且无法实现完全盲检测的局限性，提出一种同时进行版权保护和内容认证的全盲双功能数字水印算法。算法采取子块区域分割的思想，水印产生和嵌入分别利用同一个子块的不同区域。通过判别两个最大奇异值均值的最高位奇偶性产生特征水印，然后自适应地调整相邻区域相同位置的两个离散余弦变换交流系数的大小，实现水印的嵌入。检测端通过产生的特征水印和盲提取的认证水印实现全盲的版权鉴别和内容认证。相比于已报道的一些水印方案，本文提出的水印算法对于常见的攻击具有更好的顽健性，可以实现版权保护功能，同时对于恶意的图像篡改又有较好的敏感性，可以准确定位篡改的区域。

人脸数据包括原始数据和经过美白、磨皮、瘦脸过的图像，可用于学习鉴别人脸是否经过修图

这是一个三分类改为二分类的检测

医学图像篡改与检测的实验用图，通过对不同格式（BMP、JPG和PNG的医学灰度图像）不同大小的医学图像进行篡改检测，能够实现无损恢复。