La policía puede rastrear las cámaras gracias a las ‘huellas dactilares’ de la imperfección del sensor

Informáticos de la Universidad de Groninga han creado un sistema para analizar el ruido producido por cámaras individuales para ayudar a las fuerzas del orden público a luchar contra la explotación infantil.

Groningen es una ciudad de los Países Bajos, que es el mayor distribuidor de imágenes de abuso sexual infantil en el mundo. Para luchar contra este tipo de explotación, se necesitan herramientas forenses para analizar el contenido digital de las cámaras.

Los investigadores creen que el ruido de la cámara es una fuente de información sin explotar que puede usarse para combatir el crimen. informes Gerente de laboratorio.

Como parte de un proyecto de la UE, científicos informáticos de la Universidad de Groningen, junto con colegas de la Universidad de León en España, han encontrado una manera de extraer y clasificar el ruido de una imagen o un video que revela la “huella digital” de la cámara con que fue hecho.

“Se podría comparar con los surcos específicos de una bala disparada”, dice George Azzopardi, profesor asistente en el grupo de investigación de Sistemas de Información del Instituto Bernoulli de Matemáticas, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Groningen.

“Cada arma de fuego produce un patrón específico en la bala, por lo que los expertos forenses pueden hacer coincidir una bala encontrada en la escena del crimen con un arma de fuego específica, o vincular dos balas encontradas en diferentes escenas del crimen con la misma arma”.

“Cada cámara tiene algunas imperfecciones en sus sensores integrados, que se manifiestan como ruido de imagen en todos los fotogramas pero son invisibles a simple vista”.

El equipo desarrolló un sistema para extraer y analizar el ruido de la cámara utilizando clasificadores de reconocimiento de imágenes.

“Se utilizan para extraer información sobre las formas y texturas de los objetos en la imagen para identificar una escena”, dice Guru Bennabhaktula, Ph.D. estudiante tanto en Groningen como en León. “Usamos estos clasificadores para extraer el ruido específico de la cámara”.

Bennabhaktula dice que el ruido puede ser exclusivo de una marca de cámaras, de un tipo específico y de cámaras individuales. Usó el conjunto de datos VISION disponible públicamente y el conjunto de datos Dresden y los usó para entrenar una red neuronal convolucional.

A partir de esto, pudo lograr un 99 por ciento de precisión al clasificar 18 modelos de cámaras utilizando imágenes del conjunto de datos de Dresde.

Todo forma parte de un proyecto de la UE, llamado 4NSEEK, en el que científicos y organismos encargados de hacer cumplir la ley colaboran para desarrollar herramientas inteligentes que ayuden a combatir la explotación infantil.

Azzopardi destaca las ventajas potenciales que tiene el sistema. “Si la policía encuentra una cámara en un sospechoso de abuso infantil, puede vincularla a imágenes o videos encontrados en dispositivos de almacenamiento”.

“Al usar solo cinco cuadros aleatorios de un video, es posible clasificar cinco videos por segundo. El clasificador utilizado en el modelo ha sido utilizado por otros para distinguir más de 10 000 clases diferentes para otras aplicaciones de visión por computadora”, agrega Bennabhaktula.

Esto significa que el clasificador podría comparar el ruido de decenas de miles de cámaras. El proyecto 4NSEEK ya ha finalizado, pero Azzopardi sigue en contacto con especialistas forenses y fuerzas del orden para continuar con esta línea de investigación.

“Y también estamos trabajando para identificar la similitud de origen entre un par de imágenes, lo que tiene diferentes desafíos. Eso formará nuestro próximo artículo sobre este tema”.

El ruido de la cámara también se usa en el proyecto ToothPiccuyo objetivo es ayudar a los fotógrafos a luchar contra las infracciones de derechos de autor.


Créditos de la imagen: Foto de encabezado con licencia a través de Depositphotos.

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