Identificación de Cámara Fuente Mediante Patrón de Ruido del Sensor en Fotografías Digitales


Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22517/23447214.24829

Palabras clave:

Identificación de Cámara Fuente (SCI), Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Patrón de ruido del sensor (SPN), Transformada Wavelet no Diezmada (UWT).

Resumen

En la actualidad se permite presentar evidencias digitales como pruebas en investigaciones judiciales, pero al mismo tiempo la proliferación de programas de edición pueden llegar a sesgar la información brindada por el dispositivo que capturó la evidencia. En la informática forense, normalmente para la identificación de cámara fuente (SCI), se propone el patrón de ruido del sensor (SPN), en el cual se centró esta investigación, donde el objetivo fue Implementar y evaluar técnicas para afrontar el problema SCI con el SPN utilizando la Transformada Wavelet no Diezmada (UWT). Para la implementación de dicha técnica, se utilizaron fotografías de campo claro y además se propuso la extracción del ruido desde fotografías de marco oscuro con el fin de comparar exactitud y tiempo de entrenamiento en cada fondo en el cual se realizó la extracción y filtrado de características en el espacio de frecuencias por medio de la Transformada Wavelet no Diezmada (UWT) y un filtro Wiener, lo que permite obtener la huella del sensor y así realizar un análisis multiclase mediante la clasificación con máquinas de soporte vectorial (SVM) con lo que se obtuvieron valores de exactitud superiores al 95% y un tiempo promedio de entrenamiento menor a 1586 segundos.

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Biografía del autor/a

Camilo Muñoz Bermúdez, Universidad Tecnológica de Pereira

Camilo Muñoz Bermúdez  nació en Pereira, Colombia en 1997. Es Ingeniero Físico de la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP), desde el 2020. Las áreas de interés son: ciencias básicas, robótica, visión por computadora, machine learning y Deep learning. Obtuvo una calificación sobresaliente en su trabajo de pregrado, el cual estuvo enfocado en informática forense y aplicó técnicas de machine learning y Deep learning.

Jimmy Alexander Cortes Osorio, Universidad Tecnológica de Pereira

Jimmy Alexander Cortes-Osorio nació en Pereira, Colombia, en 1968. Recibió el título de pregrado en ingeniería eléctrica y de maestría en Instrumentación Física en  la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP), Pereira, en 1999 y 2009, respectivamente. También es  PhD. en Ingeniería Automática  de  la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), Colombia en 2020. Desde 2003 a 2012, fue profesor en el Departamento de Física de la UTP, donde ha sido trabajado  tiempo completo desde 2013. Sus intereses de investigación actuales incluyen procesamiento de imágenes, análisis de movimiento de imágenes, visión artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e instrumentación y medidas. El profesor Cortes-Osorio es autor de varios libros de texto y resultados de investigación y de decenas de artículos científicos. También ha participado en eventos científicos internacionales como ponente en varios países de Asia, Europa y América. Cortés-Osorio es a su vez Miembro Afiliado de la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM) y del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). Actualmente, es editor en jefe de la revista científica Scientia et Technica en Colombia, Sudamérica.

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Publicado

2021-11-30

Cómo citar

Muñoz Bermúdez, C., & Cortes Osorio, J. A. (2021). Identificación de Cámara Fuente Mediante Patrón de Ruido del Sensor en Fotografías Digitales. Scientia Et Technica, 26(04), 474–485. https://doi.org/10.22517/23447214.24829

Número

Vol. 26 Núm. 04 (2021): Octubre-Diciembre

Sección

Sistemas y Computación

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