Clustering techniques applied to forensic video analysis

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Germes Ochando, Carlos (2019) Clustering techniques applied to forensic video analysis. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

As number of mobile devices arise, and most of them equipped with a camera, it becomes not only easier to generate video content, but harder to identify or classify the source of it. On this field many papers had been written, most of them exploring the PNRU noise, with good results, even if it requires a lot of computation. This work proposes an algorithm to cluster a set of videos based only on the information of the container of the video, with lower computational cost than content based approaches.

Resumen (otros idiomas)

Al tiempo que el número de dispositivos móviles aumenta, y con la mayor parte de ellos equipados con cámara, es cada vez más fácil generar contenido de vídeo, pero más difícil clasificar su fuente. En este tema, existe mucho trabajo previo, la mayoría explorando el ruido PRNU, con muy buenos resultados. Pese a todo, estos métodos tienen un coste computacional muy elevado. Este trabajo propone un algoritmo de clustering para agrupar un conjunto de vídeos basado únicamente en la información del contenedor del vídeo, con un coste computacional mucho menor que los basados en análisis del contenido.

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2018/2019

Directors:
Directors
García Villalba, Luis Javier
Sandoval Orozco, Ana Lucila
Uncontrolled Keywords:Acquisition Source Identification, Digital Video, Forensics Analysis, Clustering, Video Container Analysis
Palabras clave (otros idiomas):Identificación de la Fuente de Adquisición, Vídeo Digital, Análisis Forense, Agrupamiento, Análisis del Contenedor de Vídeo
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas
ID Code:61319
Deposited On:20 Jul 2020 11:03
Last Modified:20 Jul 2020 11:03

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