Publication: Clustering techniques applied to forensic video analysis
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Publication Date
2019
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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.
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 vÃdeo, pero más difÃcil clasificar su fuente. En este tema, existe mucho trabajo previo, la mayorÃa 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 vÃdeos basado únicamente en la información del contenedor del vÃdeo, con un coste computacional mucho menor que los basados en análisis del contenido.
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 vÃdeo, pero más difÃcil clasificar su fuente. En este tema, existe mucho trabajo previo, la mayorÃa 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 vÃdeos basado únicamente en la información del contenedor del vÃdeo, con un coste computacional mucho menor que los basados en análisis del contenido.
Description
Trabajo de Fin de Grado en IngenierÃa Informática y Matemáticas, Facultad de Informática UCM, Departamento de IngenierÃa del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2018/2019