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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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