El análisis de ruido en una imagen o video ha sido un problema conocido durante años. Sin embargo, vale la pena señalar que investigadores de la Universidad de Groningen Pie Es el sistema que mejor aísla este ruido y permite responder a la pregunta de si diferentes imágenes provienen de un mismo dispositivo con resultados muy efectivos. Y esta es una información muy, muy valiosa para la aplicación de la ley (y no solo), que a menudo permite identificar al delincuente.
Huellas dactilares de cámaras (y cámaras) basadas en el ruido del sensor
Los sensores de las cámaras y videocámaras digitales tienen algunos Desventajasque aparecen en producción. Estos defectos dan como resultado una apariencia distintiva en la imagen. zumbido, no es visible a simple vista y no siempre es estático (puede depender de los «parámetros» de la escena). esto no se trata pixel muerto O polvo en el sensor, oscureciendo un poco el área del neumático.
Los investigadores crearon El programa que extrae este ruido. Tenga en cuenta que el ruido puede definir:
- Diferentes marcas de cámaras. (Los sensores de zumbido del fabricante de manera similar)
- modelo específico (un modelo en particular suena de una manera distintiva)
- cámara específica (Aquí es donde entran en juego las principales desventajas de la etapa de producción)
El programa es muy efectivo: Identifica correctamente el 99% de las fotos. Como imágenes de los mismos modelos de cámara. El rendimiento tampoco es el peor: análisis de software 5 grabaciones por segundoPara funcionar de manera eficiente, solo necesita analizar cinco cuadros aleatorios de cada grabación. Qué es más, La solución puede manejar bien la imagen «comprimida», Por ejemplo, las subidas a redes sociales, como YouTube. Esto significa que la firma de ruido se puede extraer incluso en una imagen «modificada» gracias al aprendizaje profundo, aunque la efectividad luego cae al 75%. detalles aqui.
Para luchar contra el abuso infantil y… los piratas informáticos
Los investigadores están utilizando su tecnología para apoyar el proyecto europeo 4NSEEK, que se centra en la construcción de herramientas «inteligentes» para combatir el abuso infantil. Su software puede ayudar a confirmar que el material de video/foto encontrado con la persona detenida se creó en su dispositivo, algo que no siempre se puede determinar en función del análisis de los metadatos en sí o lo que se puede ver en el marco. Este es un buen uso de esta tecnología, pero Anti Minors no es la única aplicación. Estos algoritmos pueden ayudar Identificar fotos ‘robadas’Si desea realizar un seguimiento del material en el que se ha utilizado el material de vídeo enviado sin la licencia correspondiente. Esta es también una buena aplicación de esta tecnología. Pero…
¿Para luchar contra todos?
Por supuesto, este tipo de solución también es cierta. amenazas a la privacidad todos nosotros. ¿Alguien en un sistema publicaría un comentario desfavorable al gobierno? puede ser rastreado.
¿Qué haces y cómo vives?
Por ahora, queda por familiarizarse con esta técnica. Todavía no hay herramientas para modificar el ruido para que sea distintivo para otro dispositivo. Hay muchas herramientas de eliminación de ruido, pero su eficacia en este caso no ha sido probada. También hay que recordar que simplemente modificar «lo que es visible» puede no ser del todo efectivo, porque, como señalan los investigadores, incluso los algoritmos de compresión no siempre son un obstáculo para dificultar las huellas dactilares de ruido. Hay otro problema. La herramienta de huella de ruido, si se crea, no debe indicar que el material ha estado expuesto a ella. Porque eso también puede ser un problema.
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