Banca de DEFESA: LUCAS MARQUES DA CUNHA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCAS MARQUES DA CUNHA
DATA: 22/06/2016
HORA: 14:00
LOCAL: SB-01
TÍTULO: RECONHECIMENTO DE ADULTERAÇÕES EM IMAGENS DIGITAIS: UMA ABORDAGEM PASSIVA
PALAVRAS-CHAVES: Integridade. Autenticidade. Reconhecimento. Análise Forense.
PÁGINAS: 112
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO: A criacao e comercializacao de softwares de edicao de imagens permitiu que pessoas leigas pudessem realizar qualquer tipo de manipulacao em imagens digitais. Em um cenario judicial em que autenticidade e integridade dos dados sao cruciais, ha necessidade de tecnicas que permitam promover tais atributos. A analise forense em imagens digitais busca atraves de metodos cientificos computacionais, como a analise do sensor do dispositivo e artefatos JPEG, reconhecer a presenca ou ausencia desses atributos. O presente trabalho apresenta uma Abordagem Passiva para o Reconhecimento de adulteracoes em imagens digitais com e sem compressao JPEG utilizando duas abordagens. A primeira abordagem baseia-se na tecnica de analise da vizinhanca-4 de um pixel que pode ser classificado como interpolado ou nao interpolado. A partir dessa analise obtem-se as informacoes sobre o padrao CFA (Color Filter Array) de modo a investigar a autenticidade e integridade de imagens com baixa ou nenhuma compressao de acordo com a classificacao incorreta dos pixels. A segunda abordagem baseiase na Analise da Inconsistencia do BAG (Block Artifact Grid) de imagens com alta compressao gerado a partir de tecnicas de adulteracao, tais como composicao e clonagem. O BAG da imagem trata-se da demarcacao dos blocos JPEG. Alem disso, foram definidas tecnicas de segmentacao para localizacao precisa da regiao adulterada. O metodo seleciona uma das abordagens a partir do valor da taxa de compressao da imagem. A analise dos resultados e feita a partir dos valores de acuracia, sensibilidade, especificidade e precisao. As taxas de acuracia variaram de 85,1% a 95,4% e com taxas de precisao entre 41,7% a 74,3%. Para as taxas de sensibilidade obteve-se valores entre 32,3% a 82,2% e para especificidade valores entre 85,9% a 99,2% para uma base de dados composta por 960 imagens interpoladas por algoritmos distintos e adulteradas por tecnicas de composicao e clonagem. Os metodos descritos na literatura apresentam um escopo limitado referente aos formatos das imagens que foram testadas e ao modo como aferem a eficiencia de suas tecnicas. A abordagem proposta neste trabalho distingue-se dessas tecnicas apresentando um escopo com maior abragencia nos quesitos mencionados, englobando imagens com e sem compressao, alem de aferir a eficiencia a partir de metricas capazes de comprovar as hipoteses levantadas ao longo da pesquisa.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Interno - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Externo à Instituição - JOSEANA MACEDO FECHINE