基于深度学习的视频帧篡改检测

简介：
本研究提出了一种新颖的方法，利用深度学习技术有效识别和定位视频中的篡改区域。通过分析视频帧间的一致性和异常模式，该方法能准确检测出伪造内容，为视频安全提供有力保障。 基于深度学习的视频帧伪造识别技术使用了3DCNN实现方法。 摘要：code function 数据集：VIFFD 大小为 3.4G 生成视频的方法包括方式1-替换和方式2-复制。 data_sliding_window.py 使用滑动窗口处理数据。 （1）生成伪造帧数据集的代码，参数--forge_video_path 指定生成的数据集路径： ```python python datasetCreation.py --folder_path --fps 25 --forge_video_path forge_video_data ``` （2）差分帧计算的代码中，--data_path 参数用于保存差分帧计算结果的路径，均为.npy文件格式。 ```python python absdiffVideo.py --folder_path forge_video_data --data_path data ``` （3）制作适合3DCNN输入形状的数据集。最终生成两个npy文件：其中，`data.npy`包含图像帧数据，而 `labels.npy` 包含标签数据。