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조작 영상 검출 방법에 있어서,(a) 조작 검출 대상이 되는 영상을 입력받는 단계; 및(b) 입력된 상기 영상의 부호화 패턴 중 기 정의된 특징 조건을 충족하는 특징을 갖는 부호화 패턴의 존재 여부에 따라 상기 영상의 조작 여부를 검출하는 단계를 포함하되,상기 기 정의된 특징 조건은,HEVC(High Efficiency Video Coding)를 이용한 영상의 이중 압축시 변화되는 부호화 패턴의 특징에 대한 조건이고,상기 영상의 조작 여부를 식별하는 상기 HEVC의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조의 특성 변화에 대한 조건이고,입력된 상기 영상의 부호화 패턴의 특징이 비조작된 영상의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조에 대한 통계적인 처리 결과의 통계적 허용 범위를 벗어나는 경우, 입력된 상기 영상을 조작된 것으로 검출하는 조건이며,상기 HEVC의 블록 구조 중 CU(Coding Unit)와 관련하여 인트라/인터 CU 블록의 개수, 인트라/인터 CU 블록의 크기별 발생 빈도 및 인트라/인터 CU 블록의 분포 비율 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 조작 영상 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 기 정의된 특징 조건은,상기 HEVC의 블록 구조 중 TU(Transform Unit)와 관련하여 TU 블록의 잔차 신호의 에너지 분포, TU 블록의 크기별 발생 빈도 및 변환을 스킵한 TU 블록의 개수 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 조작 영상 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 기 정의된 특징 조건은,상기 HEVC의 블록 구조 중 PU(Prediction Unit)와 관련하여 PU 블록의 크기별 발생 빈도, SKIP/MERGE 예측 방식이 적용된 PU 블록의 개수 및 PU 블록의 분할 형태 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 조작 영상 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 기 정의된 특징 조건은,상기 HEVC의 블록 구조인 CU(Coding Unit), TU(Transform Unit) 및 PU(Prediction Unit) 각각과 관련하여 블록의 개수 및 블록의 크기별 발생 빈도 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 조작 영상 검출 방법
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학습 기반 조작 영상 검출 방법에 있어서,(a) 조작 검출 대상이 되는 영상을 입력받는 단계; 및(b) 복수의 영상을 이용하여 학습된 학습 정보를 기반으로 하여, 입력된 상기 영상의 조작 여부를 검출하는 단계를 포함하되,상기 학습 정보는, 상기 복수의 영상으로부터 기 정의된 특징 조건에 대응하는 부호화 패턴의 특징이 복수개 추출되어 벡터화된 특징 벡터를 이용하여 입력된 영상을 조작 영상 또는 비조작 영상으로 분류하도록 학습된 정보이고,상기 기 정의된 특징 조건은,HEVC(High Efficiency Video Coding)를 이용한 영상의 이중 압축시 변화되는 부호화 패턴의 특징에 대한 조건이고,상기 영상의 조작 여부를 식별하는 상기 HEVC의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조의 특성 변화에 대한 조건이고,입력된 상기 영상의 부호화 패턴의 특징이 비조작된 영상의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조에 대한 통계적인 처리 결과의 통계적 허용 범위를 벗어나는 경우, 입력된 상기 영상을 조작된 것으로 검출하는 조건이며,상기 HEVC의 블록 구조 중 CU(Coding Unit)와 관련하여 인트라/인터 CU 블록의 개수, 인트라/인터 CU 블록의 크기별 발생 빈도 및 인트라/인터 CU 블록의 분포 비율 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 학습 기반 조작 영상 검출 방법
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제8항에 있어서,상기 특징 벡터는, 상기 복수의 영상 각각에 포함되는 프레임 또는 GOP를 단위로 추출되는 부호화 패턴의 특징을 포함하는 것인, 학습 기반 조작 영상 검출 방법
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조작 영상 검출 장치에 있어서,조작 검출 대상이 되는 영상을 입력받는 입력부; 및입력된 상기 영상의 부호화 패턴 중 기 정의된 특징 조건을 충족하는 특징을 갖는 부호화 패턴의 존재 여부에 따라 상기 영상의 조작 여부를 검출하는 검출부를 포함하되,상기 기 정의된 특징 조건은,HEVC(High Efficiency Video Coding)를 이용한 영상의 이중 압축시 변화되는 부호화 패턴의 특징에 대한 조건이고,상기 영상의 조작 여부를 식별하는 상기 HEVC의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조의 특성 변화에 대한 조건이고,입력된 상기 영상의 부호화 패턴의 특징이 비조작된 영상의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조에 대한 통계적인 처리 결과의 통계적 허용 범위를 벗어나는 경우, 입력된 상기 영상을 조작된 것으로 검출하는 조건이며,상기 HEVC의 블록 구조 중 CU(Coding Unit)와 관련하여 인트라/인터 CU 블록의 개수, 인트라/인터 CU 블록의 크기별 발생 빈도 및 인트라/인터 CU 블록의 분포 비율 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 조작 영상 검출 장치
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학습 기반 조작 영상 검출 장치에 있어서,조작 검출 대상이 되는 영상을 입력받는 입력부; 및복수의 영상을 이용하여 학습된 학습 정보를 기반으로 하여, 입력된 상기 영상의 조작 여부를 검출하는 검출부를 포함하되,상기 학습 정보는, 상기 복수의 영상으로부터 기 정의된 특징 조건에 대응하는 부호화 패턴의 특징이 복수개 추출되어 벡터화된 특징 벡터를 이용하여 입력된 영상을 조작 영상 또는 비조작 영상으로 분류하도록 학습된 정보이고,상기 기 정의된 특징 조건은,HEVC(High Efficiency Video Coding)를 이용한 영상의 이중 압축시 변화되는 부호화 패턴의 특징에 대한 조건이고,상기 영상의 조작 여부를 식별하는 상기 HEVC의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조의 특성 변화에 대한 조건이고,입력된 상기 영상의 부호화 패턴의 특징이 비조작된 영상의 부호화 패턴과 관련된 블록 구조에 대한 통계적인 처리 결과의 통계적 허용 범위를 벗어나는 경우, 입력된 상기 영상을 조작된 것으로 검출하는 조건이며,상기 HEVC의 블록 구조 중 CU(Coding Unit)와 관련하여 인트라/인터 CU 블록의 개수, 인트라/인터 CU 블록의 크기별 발생 빈도 및 인트라/인터 CU 블록의 분포 비율 중 적어도 하나에 관한 조건을 포함하는 것인, 학습 기반 조작 영상 검출 장치
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제15항에 있어서,상기 특징 벡터는, 상기 복수의 영상 각각에 포함되는 프레임 또는 GOP를 단위로 추출되는 부호화 패턴의 특징을 포함하는 것인, 학습 기반 조작 영상 검출 장치
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제1항 및 제5항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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