Artal Villa, Leire2020-11-182020https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/38699La gran variedad de técnicas para la edición de imágenes, el reciente incremento en la digitalización de los datos, y el elevado número de imágenes manipuladas en la red, revelan la urgente necesidad de técnicas de verificación de autenticidad para imágenes. Este campo ha resultado ser, por tanto, en la última década un tema de investigación activo, como demuestra el alto número de publicaciones anuales. Si bien es cierto que se pueden encontrar algoritmos que han demostrado resultar más eficaces que la visión humana en la detección de los dos tipos de fraudes más habituales (copy-paste y copy-move) incluso cuando se han llevado a cabo post-procesados (escalado, suavizado, rotación), el análisis del estado del arte revela también la falta de textos que demuestren la aplicabilidad de los algoritmos propuestos a un contexto más amplio donde las condiciones en las que se llevan a cabo las manipulaciones no estén tan controladas. A la vista de esto, en este trabajo se va a llevar a cabo un análisis de la adecuación de dos de las técnicas más innovadoras al contexto de Veridas Digital Authentication Solutions S.L por medio de experimentos (tiempo de ejecución, capacidad de generalización) y se va a tratar de extender sus capacidades (reducción de dimensionalidad, optimización de los parámetros). Los resultados demuestran que la precisión de ambos algoritmos >93% cuando estos son evaluados por medio de validación cruzada 10-fold en el dataset público CASIA ITDEv2. No obstante, el rendimiento de estos se ve comprometido cuando los modelos se entrenan con CASIA ITDEv2 y se evalúan con CASIA ITDEv1.The huge range of powerful tools to edit images, the importance of data digitization and the increasing number of forged images circulating on the internet reveal that the need for image forgery detection techniques is more urgent than ever. As a result, in the last decade, the field of image forgery detection has increasingly become important as evident from the rising number of publications. Several excellent articles have been published on this topic covering a wide variety of tampering detection techniques that can detect both tampering operations (copy-paste and copy-move) even when some post-processing techniques (scale, rotation, blurring…) are carried out before pasting an object into the target image. However, most of the work done so far has been limited to improve the tampering detection accuracy and an analysis of the suitability of the algorithms in a context where the tampering operations are not carried out in a controlled manner has been lacking. The main novelty of this work lies in the comprehensive experiments carried out (generalization ability, run time, dimensionality reduction) to analyze how well some state-of-the-art algorithms suit the variable context of Veridas Digital Authentication Solutions S.L. Experimental results show the accuracy of both algorithms >93 % when tested using ten-fold cross validation on CASIA ITDEv2 and a poor performance when the models are generated using CASIA ITDEv2 and tested using CASIA ITDEv1.application/pdfspaTerms—fraudePost-procesadosCopy-pasteCopy-moveCapacidad de generalizaciónTerms—tampering-detectionPost-processingCopy-pasteCopy-move, generalization-abilityTrabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana2020-11-12info:eu-repo/semantics/embargoedAccessAcceso embargado 5 años / 5 urteko bahitura