Algoritmo hash de percepción para detectar imágenes mixtificados en entorno a la pericia de la imagen digital, provincia de surquillo, región Lima, año 2020.
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Fecha
2023-12-21
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Universidad Nacional de Moquegua
Resumen
El aumento de la adulteración de las imágenes digitales por diferentes programas informáticos como Photoshop es un problema que afecta en estos tiempos a la sociedad, no obstante, existe una carencia de mecanismos para detectar estas alteraciones en las imágenes digitales. La presente investigación tiene como objetivo determinar el aporte del algoritmo hash de percepción en la detección de imágenes mixtificados en entorno a la pericia de la imagen digital. En la primera etapa se procedió a la obtención de 300 imágenes adquiridas de la Policía Nacional del Perú (PNP). En la segunda etapa se realizó el pre-procesamiento de imágenes con consiste en transformaciones geométricas, desenfoque de imágenes y compresión de imágenes, seguidamente extraemos las características de la imágenes con los diferentes algoritmos de hash de percepción implementados, luego comparamos la taza de detección de los diferentes algoritmos de hash de percepción, en esta investigación se propone el modelo VGG – 16 para extraer las características de la imagen para luego convertir en una cadena de hash con una función convertimos el vector de características de números flotantes en un hash binario; los números en coma flotante se convierten asignando 1 si el valor es mayor a la medida del vector y asignando 0 si el valor es menor o igual a la media. En la tercera etapa se utilizó las métricas para ver el aporte de los algoritmos hash percepción en la detección de imágenes mixtificados.