一种仅需原始视频即可训练的单类分类网络，专为检测HEVC相同参数双重压缩而设计，通过运动对齐与高频保留调制层和异构网络结构，实现对双重压缩痕跡的高灵敏度检测。
丁湘陵 · Yulin, Zhao · Zhang, Lebing · 李允怡
IEEE Internet of Things Journal 2024
仅用原始视频训练，避开了收集伪造视频的困难。
通过运动对齐和高频保留调制层评估一次与二次压缩差异，使网络专注于有意义的细微波动。
浅层CNN处理中快速运动区域，六节点GNN处理静态和慢速运动区域，共同捕捉局部-全局关系和高频零值分布。
实验结果表明，该方法优于最先进的全监督学习方法和更复杂的单类分类方法。