Técnica de detección de copia y empalme en imágenes y vídeos basada en redes neuronales
Image and video copy-move forward detection technique based on neural networks

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López Cortegano, Isauro (2020) Técnica de detección de copia y empalme en imágenes y vídeos basada en redes neuronales. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

Los vídeos se han convertido en un tipo de contenido ampliamente usado por la sociedad en todo tipo de ámbitos. El desarrollo tecnológico de los dispositivos móviles y la popularización de las plataformas web y redes sociales, han favorecido a que gran parte de los vídeos digitales provengan de dispositivos móviles. Además, el avance tecnológico nos solo nos permite grabar y difundir su contenido, sino también la edición y manipulación intencionada de los mismos.
Las técnicas de análisis forense de imágenes y vídeos de dispositivos móviles cobran pues, especial importancia. En este Trabajo Fin de Grado se propone un algoritmo que utiliza técnicas de inteligencia artificial para detectar la inserción y borrado de objetos en imágenes y vídeos. La técnica combina la extracción de características del contenido del fichero multimedia con el uso de redes neuronales simétricas. Para evaluar la eficiencia de la técnica propuesta se realizaron experimentos utilizando con conjunto de datos públicos.

Resumen (otros idiomas)

Videos have become a widely used media file by society to spread news in all kind of areas. The technological development of mobile devices and the popularization of web platforms and social networks have promoted that a large part of digital videos are recorded using hand from mobile devices. In addition, technological progress allow you its distribution and also their manipulation. Therefore forensic analysis of images and videos of mobile devices gains special importance. This research work proposses an artificial intelligence algorithm based on the techniques used to detect the insertion and deletion of objects in images and videos files. The technique combines of the extraction of characteristics from the multimedia file with the use of symmetric neural networks. In order to evaluate the efficiency of the proposed technique, experiments were carried out using a public data set.

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2019/2020.

Directors:
Directors
García Villalba, Luis Javier
Sandoval Orozco, Ana Lucila
Uncontrolled Keywords:Análisis forense, Vídeos digitales, Inteligencia artificial, Copiar-pegar, Deep autoencoder, Identificación, Descomposición en bloques, Transformada wavelet
Palabras clave (otros idiomas):Forensics analysis, Digital videos, Artificial intelligence, Copy move forward, Deep autoencoder, Identification, Decomposition in blocks, Wavelet transform.
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Grado en Ingeniería Informática
ID Code:68252
Deposited On:20 Oct 2021 15:13
Last Modified:20 Oct 2021 15:13

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