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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.contributorRUBEN VAZQUEZ MEDINAes_MX
dc.creatorANA LAURA QUINTANAR RESENDIZes_MX
dc.date.accessioned2022-09-01T17:30:39Z-
dc.date.available2022-09-01T17:30:39Z-
dc.date.issued2022-03-09-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/6661-
dc.description.abstractSe 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%.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2022.3317-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 32 (2022)es_MX
dc.titleMétodo para identificar el dispositivo de captura de una imagen digital no manipulada basado en la distancia de Hellingeres_MX
dc.title.alternativeIdentification method of the capture device of an unmanipulated digital image based on Hellinger distanceen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/746317es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/1es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/22-
dc.subject.keywordsFunciones hashes_MX
dc.subject.keywordsCódigos de autenticaciónes_MX
dc.subject.keywordsHuellas de imágenes digitaleses_MX
dc.subject.keywordsRuido intrínsecoes_MX
dc.subject.keywordsDistancia de Hellingeres_MX
dc.subject.keywordsHash functionsen
dc.subject.keywordsFingerprints in digital imagesen
dc.subject.keywordsAuthentication codesen
dc.subject.keywordsIntrinsic noiseen
dc.subject.keywordsHellinger distanceen
dc.contributor.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/61297es_MX
dc.contributor.rolecolaboradores_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoJerónimo de Jesús Hernández Sánchezes_MX
dc.creator.threeBRENDA JUAREZ SANTIAGOes_MX
dc.creator.fourRENE SANTOS OSORIOes_MX
dc.creator.fiveNORMA ALEJANDRA LEDESMA URIBEes_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/511613es_MX
dc.creator.idfourinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/619722es_MX
dc.creator.idfiveinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/673202es_MX
dc.description.abstractEnglishA 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%.en
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