随着视频采集设备以及各种编辑工具的普及,用户可以轻松地对数字视频进行篡改伪造,传统的“眼见为实”的观念正在被颠覆。帧操作是数字视频特有的篡改操作,包括常见的帧复制、帧删除、帧插入和帧重组等。此外,帧率上转换是另一种数字视频特有的时域操作,原来用于提高视频的运动连续性,但也可以恶意篡改为目的。为此,迫切需要行之有效的技术手段对数字视频的真实性进行鉴定。目前,视频帧率上转换的取证刚刚开始。本文通过分析帧率上转换后的视频原始帧和插值帧之间统计特征的变化,研究相应的被动取证技术。具体地,论文的主要工作和创新点如下:首先,提出了一种基于边缘强度周期性的视频帧率上转换被动取证算法。该算法首先通过计算出边缘强度,然后利用卡夫曼自适应移动均线KAMA定义自适应阈值区别原始帧和插值帧。此外,还可以推算出视频的原始帧率。实验表明,本文提出的算法既可以检测简单的帧重复和线性加权平均,也可以检测复杂的运动补偿插值类视频帧率上转换,平均检测准确率可以达到94.5%以上,且具有计算简单的特点。其次,提出了一种基于清晰度和帧差的相关系数的视频帧率上转换的取证方法。首先,利用形态学梯度计算视频帧的清晰度,并根据得到视频的清晰度曲线是否存在异常,判断视频是否经历过帧率上转换。此外,考虑到判别过程中可能出现的少量待测视频帧无法准确判定、却仍然可能是上转换得到的插值帧,通过进一步引入帧差的相关系数,再次对可疑的篡改视频进行取证。最后,定位出篡改帧的位置。实验表明,本文提出的算法平均检测准确率高,对于帧率上转换的篡改操作的检测效果更好。