The unprecedented ease and ability to manipulate video content has led to a rapid spread of manipulated media. The availability of video editing tools greatly increased in recent years, allowing one to easily generate photo-realistic alterations. Such manipulations can leave traces in the metadata embedded in video files. This metadata information can be used to determine video manipulations, brand of video recording device, the type of video editing tool, and other important evidence. In this paper, we focus on the metadata contained in the popular MP4 video wrapper/container. We describe our method for metadata extractor that uses the MP4's tree structure. Our approach for analyzing the video metadata produces a more compact representation. We will describe how we construct features from the metadata and then use dimensionality reduction and nearest neighbor classification for forensic analysis of a video file. Our approach allows one to visually inspect the distribution of metadata features and make decisions. The experimental results confirm that the performance of our approach surpasses other methods.


翻译:操作视频内容的空前方便和能力导致操纵媒体的迅速传播。近年来,视频编辑工具的可用性大大增加,使得人们能够很容易地产生照片现实的改变。这种操作可以在视频文档中的元数据中留下痕迹。这种元数据信息可用于确定视频操作、视频记录装置品牌、视频编辑工具类型和其他重要证据。在本文中,我们侧重于流行的MP4视频包装/容器中所包含的元数据。我们描述了我们使用MP4树结构的元数据提取器的方法。我们分析视频元数据的方法产生了更为紧凑的代表性。我们将描述我们如何从元数据中建立特征,然后使用维度减少和最近的邻居分类方法对视频文档进行法证分析。我们的方法允许一个人对元数据特征的分布进行视觉检查并做出决策。实验结果证实,我们方法的性能超过了其他方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2020年7月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年1月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月30日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】管理统计和数据科学原理,678页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2020年7月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年1月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员