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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

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.

Descargas

    Vistas(Views): 322
  • PDF Descargas(Downloads): 265

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

Licencia

Derechos de autor 2021 Scientia et Technica

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Derechos de autor y licencias

La revista es de acceso abierto gratuito y sus artículos se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0.

Los autores de un artículo aceptado para publicación cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Tecnológica de Pereira de manera gratuita, teniendo en cuenta lo siguiente:  En caso de que el trabajo presentado sea aprobado para su publicación, los autores deben autorizar de manera ilimitada en el tiempo, a la revista para que pueda reproducirlo, editarlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en cualquier lugar, ya sea por medios impresos,  electrónicos, bases de datos, repositorios, discos ópticos, Internet o cualquier otro medio  requerido.

Los cedentes mediante contrato CESIÓN DE DERECHOS PATRIMONIALES declaran que todo el material que forma parte del artículo está totalmente libre de derechos de autor de terceros y, por lo tanto, se hacen responsables de cualquier litigio o reclamación relacionada o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de toda responsabilidad a la Universidad Tecnológica de Pereira (entidad editora) y a su revista Scientia et Technica. De igual forma, los autores aceptan que el trabajo que se presenta sea distribuido en acceso abierto gratuito, resguardando los derechos de autor bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial- Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0. 

 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

A los autores, la revista Scientia et Technica tiene la obligación de respetarle los derechos morales (artículo 30 de la Ley 23 de 1982 del Gobierno Colombiano) que se les debe reconocen a estos la paternidad de la obra, el derecho a la integridad y el derecho de divulgación.  Estos no se pueden ceder ni renunciar.