当今,很多场所都已经安装了监控设备,为了获得并保存重要的视频数据,目的是保障安全。如果有人故意针对其进行恶意篡改来达到不良目的,可能会对个人和社会造成很大程度上的负面影响。因此,对这些重要的视频数据的篡改情况进行检测具有相当重大的现实意义。为解决这一问题,现阶段对视频篡改检测的研究结合许多专业领域知识,并得到了越来越多的重视。在本文中,我们考虑先对视频数据的不同特征进行提取,再对其降维压缩,最后利用它对视频数据篡改情况的检测和识别。　　 本文利用特征降维的相关方法,再将其应用于视频篡改检测中,做了以下工作:(1)从如何处理非均匀分布数据和利用远点信息的角度提出了针对特征降维的新算法,基于调和平均测地线核的局部线性嵌入算法(HMG-KLLE)；(2)为了降低视频噪声特征信息的冗余度,通过引入压缩感知理论,并提出基于压缩感知的视频篡改检测算法,具有良好的检测效果；(3)在(1)的基础上,对视频纹理特征融合信息进行降维,提出基于流形学习的视频篡改检测新算法,获得了较好的检测效果。　　 实验结果表明对视频数据提取特征进行降维,并将其应用于视频篡改检测领域,能够获得相当不错的篡改识别率。