Revista: | Acta universitaria - Universidad de Guanajuato |
Base de datos: | |
Número de sistema: | 000588259 |
ISSN: | 0188-6266 |
Autores: | Quintanar Reséndiz, Ana Laura1 Hernández Sánchez, Jerónimo de Jesús2 Juárez Santiago, Brenda2 Santos Osorio, Rene2 Ledesma Uribe, Norma Alejandra2 Vázquez Medina, Rubén1 |
Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, Querétaro. México 2Universidad Tecnológica de San Juan del Río, Mecatrónica y Tecnologías de la Información y Comunicación, Querétaro. México |
Año: | 2022 |
Volumen: | 32 |
País: | México |
Idioma: | Español |
Resumen en español | Se propone un método basado en la distancia de Hellinger y la función de densidad de probabilidad de señales (Photo Response Non-Uniformity PRNU) para identificar el dispositivo de captura de imágenes digitales. El método asocia una imagen digital no modificada (imagen en disputa) con uno de un conjunto de dispositivos de captura candidatos, al comparar la huella digital insertada en la imagen en disputa contra la base de datos creada con las huellas digitales de los dispositivos de captura. El método propuesto se implementó en MatlabTM para demostrar su funcionamiento, luego se comparó en un caso de estudio controlado contra dos métodos diferentes: uno propuesto por Goljan et al. (2009) con un porcentaje de similitud promedio del 100% y el otro por Quintanar-Reséndiz et al. (2021) con el 99.35%, y para el método propuesto resultó ser de 97.68%. |
Resumen en inglés | A method based on Hellinger distance and Photo Response Non-Uniformity (PRNU) signal probability density function is proposed to identify the digital image capture device. The method is applied to an unmanipulated digital image (disputed image) and allows to associate it with one of a set of candidates capture devices. This association is performed through the fingerprint imprinted by the capturing device on the disputed image, then this imprinted fingerprint is compared with the fingerprint of each capturing device. The proposed method was implemented in MatlabTM to show its performance and compared against two different methods. The first method, proposed by Goljan et al. (2009), reached a mean similarity percentage of 100%, and the second method, proposed by Quintanar-Reséndiz et al. (2021), reached 99.35%; and the method proposed here reached a mean similarity percentage of 97.68%. |
Palabras clave: | Funciones hash, Códigos de autenticación, Huellas de imágenes digitales, Ruido intrínseco, Distancia de Hellinger |
Keyword: | Hash functions, Authentication codes, Fingerprints in digital images, Intrinsic noise, Hellinger distance |
Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |