In many courts, surveillance videos are used as important legal evidence. Because these surveillance videos can easily be forged, it may cause great social issues. However, there is little research being done on forgery of surveillance videos. This paper defines three types of surveillance video forgery, and presents technologies that can detect such. The three surveillance video forgeries defined in this paper are video alternation, scale crop forgery, and partial manipulation.
The proposed system can detect the three forgeries defined in this paper through two steps. The first step is taking the cropped and scaled video and distinguishing the source device acquired in the surveillance video. The proposed system suggests technology that is faster and higher performance than existing technologies using periodicity in the second derivative signal of resized video and MACE filter. In the second step of the proposed system, the location of the forgery of the surveillance video is estimated. If scale crop forgery is made on the video, then cross correlation properties are used to estimate the cropped field. And if partial manipulation is made on the video, then the similarity of the sensor pattern noise part is used to estimate the partially changed region.
Testing was made with RGB videos and infrared videos using eight surveillance cameras. The technology proposed in the test results show that it can distinguish video source device more quickly and accurately than existing algorithms. In particular, technologies suggested in infrared videos showed up to 10% better performance that existing technologies. Also, partial extracted regions and partial changed regions were estimated with high accuracy.
많은 법정에서 보안영상(surveillance video)은 중요한 법정 증거 자료로 사용된다. 이러한 보안 영상은 쉽게 조작될 수 있어서 큰 사회적 문제를 일으킬 수 있다. 하지만 아직까지 보안 영상 조작에 관한 연구를 이루어 지고 있지 않다. 제안하는 논문에서는 3가지의 보안영상 조작을 정의하고 이를 검출 할 수 있는 기술을 제시하였다. 논문에서 정의한 3가지 보안 영상 조작은 영상 바꿔 치기 조작, 확대 후 부분추출 조작, 부분 변형 조작이다.
제안하는 시스템은 두 가지 단계로 논문에서 정의한 3가지 조작을 검출 한다. 첫 번째 단계에서는 확대되고 부분추출된 영상을 가지고 보안 영상을 획득한 찰영장치를 판별한다. 제안하는 시스템은 크기변형된 비디오 프레임의 이차 도함수의 분산의 특징과 MACE 필터를 이용하여 기존의 기술보다 빠르고 좋은 성능을 보이는 기술을 제시하였다. 제안하는 시스템의 두 번째 단계에서는 보안 영상의 조작된 위치를 추정한다. 영상이 확대후 부분추출 조작 되었다면 교차상관관계의 성질을 이용하여 부분 추출된 영역을 추정한다. 그리고 영상이 부분 변형 조작되었다면 센서 패턴 노이즈의 부분 유사성을 이용하여 부분 변형된 영역을 추정한다.
실험은 8개의 보안 카메라를 이용하여 RGB영상과 적외선 영상을 가지고 실험 하였다. 실험 결과에서 제안하는 기술은 기존의 알고리즘보다 빠르고 더 정확하게 영상 획득 장치를 판별 하는 것을 볼 수 있다. 특히 적외선 영상에서 제안하는 기술이 기존의 기술보다 최대 10% 이상의 좋은 성능을 보였다. 그리고 높은 정확도로 부분 추출 영역과 부분 변형 영역을 추정 하였다.
