TRABAJO FIN DE GRADO
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
CURSO 2015-2016
INTEGRIDAD EN VÍDEOS DE
DISPOSITIVOS MÓVILES
Roumen Da on Medenou
Di ec o es:
Luis Ja ie Ga cía Villalba
Ana Lucila Sando al O ozco
Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e In eligencia A i icial
FACULTAD DE INFORMÁTICA
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
i
El p esen e T abajo Fin de G ado se enma ca den o de un p oyec o de
in es igación i ulado RAMSES ap obado po la Comisión Eu opea den o del
P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020 y en el que
pa icipa el G upo GASS del Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e
In eligencia A i icial de la Facul ad de In o má ica de la Uni e sidad
Complu ense de Mad id (G upo de Análisis, Segu idad y Sis emas,
h p://gass.ucm.es, g upo 910623 del ca álogo de g upos de in es igación
econocidos po la UCM).
Po azones de con idencialidad del p oyec o se ha omi ido in o mación del
abajo desa ollado pa a no in ingi la no ma i a co espondien e.
________________________
Roumen Da on Medenou
iii
Ag adecimien os
Quie o ag adece a mis di ec o es la posibilidad de ealiza el p esen e
abajo, ag adecimien os que ex iendo al es o de miemb os del G upo GASS,
po habe me enseñado y ayudado an o.

Resumen
Con ecuencia una pe sona conec ada a In e ne sube ídeos a una ed social
desde su mó il. Es o es así po la popula ización de los sma phones de bajo
cos e y po el inc emen o del uso de las edes sociales mul imedia. Cuando se
isionan és os, su ge la p egun a: ¿Hab á sido edi ado? ¿Es e dade o?
Ac ualmen e, las écnicas o enses pa a imágenes son bas an e so is icadas. En
cambio, las o ien adas a ídeos digi ales y, pa icula men e, a ídeos digi ales
de disposi i os mó iles, es án apenas en sus comienzos. Es e abajo o ma
pa e de un p oyec o de in es igación inanciado po la Comisión Eu opea
den o del P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020
denominado RAMSES que iene, en e o os obje i os, el desa ollo de una
po en e he amien a de análisis o ense pa a ídeos digi ales de disposi i os
mó iles. Más conc e amen e, la con ibución que apo a el p esen e abajo a la
ci ada he amien a es el diseño e implemen ación de un mé odo de análisis
o ense que indica al usua io las zonas del ídeo que son poco iables, lo cual es
muy ú il a la ho a de de ec a manipulaciones.
Palab as cla e
Análisis o ense, disposi i o mó il, he amien a, in eg idad, manipulación,
edes sociales, Theia, ídeos.
ii
Abs ac
People, connec ed o he In e ne , on a egula basis, upload ideos o Social
Ne wo ks, using mobile phones. This is due o he popula isa ion o low-end
Sma phones, and o he ise o Mul imedia O ien ed Social Ne wo ks. When
we wa ch a homemade ideo, we ask ou sel es i i has been edi ed, whe he
i ’s ake o no . When wo king wi h pho og aphs, o ensic echniques and
me hods a e qui e sophis ica ed. On he o he side, implemen a ions o o ensic
me hods applied o Digi al Video, a e s ill in an ea ly s age. This wo k is a pa
o a much bigge p ojec , inanced by The EU F amewo k P og amme o
Resea ch and Inno a ion Ho izon 2020, named as RAMSES. I has objec i es
such as de eloping a powe ul Fo ensic Tool on mobile de ices digi al ideo,
among o he s. Mo e speci ically, he con ibu ion made by his wo k o he
abo e men ioned ool, is he design and implemen a ion o a o ensic analysis
echnique which pinpoin s he no e y eliable a eas o a ideo. Tha is qui e
use ul when de ec ing ampe ing.
Keywo ds
Fo ensic analysis, in eg i y, manipula ion, mobile de ice, social ne wo k, Theia,
ool, ideos.
.

x
ÍNDICE DE FIGURAS
Figu a 1.1: Diag ama de Gan de la plani icación del p oyec o ......................................... 4
Figu a 2.1 Ma co gene al de un sis ema de p ocesamien o de imágenes y ídeo ............ 7
Figu a 2.2. P oceso de adquisición de ídeos en cáma as digi ales .................................... 9
Figu a 2.3: Es uc u a de un g upo de imágenes ................................................................. 14
Figu a 4.1. Apa iencia gene al de la pes aña Exi In o ......................................................... 29
Figu a 4.2. Geoposicionamien o en Google Maps ............................................................... 31
Figu a 4.3. Apa iencia gene al de la pes aña DDBB P ojec s .............................................. 32
Figu a 4.4. Visualización de las imágenes de un p oyec o ................................................. 33
Figu a 4.5. Que y Se ................................................................................................................ 34
Figu a 4.6. Ad anced Que y ...................................................................................................... 35
Figu a 4.7. Geoposicionamien o de un g upo de imágenes en Google Maps ................. 36
Figu a 5.1 Esquema gene al de uncionamien o del algo i mo ......................................... 38
x i
1
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Mo i ación
Los disposi i os mó iles ac uales, es án pe manen emen e in e conec ados. En
la e a del ‘In e ne de las cosas’, y los disposi i os mó iles ac uales no son
exac amen e o denado es pe sonales. Median e demonios de mensaje ía,
clien es a edes sociales, o incluso malwa e, los disposi i os mó iles pueden,
sin in e ención alguna, ecibi , en ia y almacena piezas de in o mación, ya
sean imágenes, iche os de ideo, e c.
Cuando una pe sona se encuen a, po so p esa, con un iche o de ideo en su
mó il se hace las siguien es p egun as: ¿lo he g abado yo? ¿es un ideo anilla
(no-manipulado)?
Los me ada os, a día de hoy, son algo opcional, y el so wa e clien e de edes
sociales suele bo a los. Po lo an o, es necesa ia la implemen ación de écnicas
de análisis o ense de ídeos, que pe mi an a las pe sonas y au o idades pode
gene a cie os da os que ca ac e icen dichos ideos.
1.2. Con ex o
El p esen e T abajo Fin de G ado se enma ca den o de un p oyec o de
in es igación i ulado RAMSES ap obado po la Comisión Eu opea den o del
P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020 (Con oca o ia
H2020-FCT-2015, Acción de Inno ación, Núme o de P opues a: 700326)y en el
que pa icipa el G upo GASS del Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e
In eligencia A i icial de la Facul ad de In o má ica de la Uni e sidad
Complu ense de Mad id (G upo de Análisis, Segu idad y Sis emas,
h p://gass.ucm.es, g upo 910623 del ca álogo de g upos de in es igación
econocidos po la UCM).
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Además de la Uni e sidad Complu ense de Mad id pa icipan las siguien es
en idades:
 T eelogic Telemá ica y Lógica Racional pa a la Emp esa Eu opea SL
(España)
 Minis é io da Jus iça (Po ugal)
 Uni e si y o Ken (Reino Unido)
 Cen o Rice che e S udi su Sicu ezza e C iminali à (I alia)
 Fachhochschule u O en liche Ve wal ung und Rech sp lege in Baye n
(Alemania)
 T ila e al Resea ch & Consul ing LLP (Reino Unido)
 Poli ecnico di Milano (I alia)
 Se ice Public Fede al In e ieu (Bélgica)
 Uni e si ae des Saa landes (Alemania)
 Di ección Gene al de Policía - Minis e io del In e io (España)
1.3. Obje i os
El p esen e T abajo Fin de G ado (TFG) iene los siguien es obje i os:
 Es udia mé odos exis en es de ca ac e ización de ídeos digi ales y su
e icacia.
 Elegi uno o a ios mé odos pa a de e mina la in eg idad de un ideo.
 Depu a y Documen a la ins alación y uso del F amewo k de Desa ollo
en GNU/Linux, a in de p epa a lo pa a mul ipla a o ma ( an o mul i-S.O
como en a ias a qui ec u as ha dwa e).
3
1.4. Plan de T abajo
El p oyec o es á compues o de cua o ases: Fase P e ia, Documen ación,
Diseño e Implemen ación. Asimismo, cada ase con iene sus ac i idades en e
las cuales des acan: Diseño, Implemen ación y P uebas. Todas és as se han
desa ollado en pa alelo, pe o según la ase en la que se encon aba el p oyec o,
cada una se e ec uaba con mayo o meno in ensidad.
La Figu a 1.1 mues a el diag ama de Gan del p oyec o.
Nomb e de a ea
Du ación
(días)
Inicio
Fin
Fase P e ia
92
03/10/15
07/02/16
● Plani icación
15
● Es udio de abajos p e ios
30
● Es udio de ecnologías exis en es
15
● Despliegue y ac ualización de pla a o ma de
desa ollo
32
Fase de Documen ación
30
08/02/16
21/03/16
● Plani icación
20
● Análisis de Riesgos
10
Fase de Diseño
30
22/03/16
28/03/16
● Toma de equisi os
10
● Especi icación de Obje i os
200
● P epa ación de la memo ia
15
Fase de Implemen ación
40
10/05/16
04/07/16
Fase de P uebas
14
05/07/16
24/07/16
Tabla 1.1. Ac i idades de la ase de ejecución del p oyec o

4
Figu a 1.1: Diag ama de Gan de la plani icación del p oyec o
5
1.5. Es uc u a de la memo ia
El es o del abajo es á o ganizado en 7 capí ulos con la siguien e es uc u a.
En el capí ulo 2 se in oducen concep os básicos pa a comp ende el análisis
o ense en ídeos de disposi i os mó iles, es o es, el p oceso de gene ación de
un ídeo digi al y los elemen os de la cáma a que si en de base pa a las
écnicas o enses en ídeos. También se ealiza un es udio de la comp esión y
los ipos de codi icación de un ídeo y una desc ipción de la me odología más
u ilizada pa a almacena ideos en And oid, que es el H264 den o de
con enedo mp4.
En el capí ulo 3 se p esen a un es ado del a e sob e écnicas o enses
elacionadas con la de ección de manipulaciones de ídeos de disposi i os
mó iles.
En el capí ulo 4 se especi ica una he amien a pa a el análisis o ense de
imágenes y ídeos digi ales denominada Theia, desc ibiendo sus p incipales
ca ac e ís icas y uncionalidades.
En el capí ulo 5 se p esen a la con ibución de es e abajo, que consis e en la
implemen ación de un algo i mo de comp obación de la in eg idad de un ídeo
con o ma o MP4. Asimismo, se p esen a un expe imen o ealizado pa a alida
la e icacia del algo i mo.
En el Capí ulo 6 se p esen an las p incipales conclusiones ex aídas de es e
abajo y las líneas de abajo u u o.
En los capí ulos 7 y 8 se ealiza un esumen en inglés de la in oducción y las
conclusiones del abajo.
6
7
2. ANÁLISIS FORENSE EN VÍDEOS DIGITALES
Pa a comp ende las di e en es écnicas de análisis o ense de en ídeo
digi ales, p ime o se equie e conoce cómo es á compues a una cáma a
o og á ica y cuál es el p ocedimien o que se ealiza pa a gene a un ídeo.
Según [Moe12] a menudo se aplica el ma co gene al que se ilus a en la
Figu a 2.1.
Figu a 2.1 Ma co gene al de un sis ema de p ocesamien o de imágenes y ídeo
El sis ema abaja con ídeos e imágenes y no odos los bloques es án
incluidos en un sis ema en pa icula , sin emba go el ma co gene al
p opo ciona una guía muy ú il. A con inuación se desc ibe el p opósi o de los
di e en es bloques:
 Adquisición de imágenes y ídeos: Se e ec úa odo lo elacionado con la
cáma a y la con igu ación de su sis ema. Po ejemplo, el ipo de cáma a,
ajus es de cáma a, la óp ica y la uen e de luz.
 P e p ocesamien o: Se ejecu an cie os p ocesos a la imagen an es de una
ans o mación eal. Po ejemplo con e i la imagen de colo a escala de
g ises o eco a la pa e más in e esan e de la imagen.
 Segmen ación: Se ex ae a in o mación de in e és de la imagen o da os de
ídeo. En el ejemplo de la Figu a 2.1. la in o mación son los dedos. La
imagen de la pa e in e io mues a que se han segmen ado los dedos
incluido algo de uido.
14
 Imágenes de codi icación median e p edicción (P-F ames): Con ienen
in o mación de la compensación de mo imien o de la imagen p eceden e,
ya sea del ipo P-F ame o I-F ame.
 Imágenes de codi icación median e p edicción bidi eccional (B-F ames):
Con ienen in o mación di e en e de las imágenes p eceden e y siguien e.
Un GOP siemp e empieza con una imagen ipo I-F ame, seguida de cualquie
núme o de I-F ames y P-F ames, conside ados como ma cos de anclaje. En e
cada pa de o og amas consecu i os de anclaje pueden apa ece a ios B-
F ames como se obse a en la Figu a 2.3.
Figu a 2.3: Es uc u a de un g upo de imágenes
Un I-F ame no se e ie e a ningún o o o og ama de ídeo y, po lo an o,
puede se decodi icado de o ma independien e, p opo cionando un pun o de
en ada pa a un ápido acceso alea o io al ídeo comp imido. Asimismo, la
codi icación de un o og ama P-F ame se basa en un ma co de anclaje an e io ,
mien as que la codi icación de un o og ama B-F ame se puede basa en dos
ma cos de anclaje: uno an e io y uno pos e io . Si la in o mación de la imagen
I- ame se encuen a en RGB debe con e i se a YUV, an es de comenza el
p oceso de comp esión. Es o es he edado de JPEG y es i al pa a la comp esión
ya que el ojo humano es más sensible al componen e Y que a las componen es
CbC . Es o pe mi e al algo i mo disminui la can idad de da os pa a la
ep esen ación del colo .

15
2.2.2. Comp esión H.264/MPEG-4 AVC
El es ánda H.264/MPEG-4 Ad anced Video Coding (AVC) es una e olución
de la codi icación es ablecida en los es ánda es MPEG e In e na ional
Telecommunica ion Union (ITU). Algunas mejo as con espec o a los es ánda es
an e io es son:
1. Uso de es imación de mo imien o o Mo ion Es ima ion pa a mejo a la
p edicción en e o og amas (in e -pic u e p edic ion) y elimina edundancias
empo ales.
2. Uso de la co elación espacial de los da os pa a ealiza la p edicción in a
o og amas (in a-pic u e p edic ion).
3. La cons ucción de esiduos como la di e encia en e las imágenes p edecidas
y las imágenes o iginales. El uso de una ans o mada espacial disc e a y la
aplicación de un il o pa a elimina edundancias espaciales y po úl imo la
codi icación de la en opía de los coe icien es esiduales de la ans o mada y
de los da os de apoyo, como los ec o es de mo imien o que se calculan al
usa la es imación de mo imien o.
El es ánda H.264/AVC se di ide en dos pa es: Una capa de codi icación de
ídeo o Video Coding Laye (VCL), que ep esen a la codi icación y el con enido
de ídeo, y la capa de abs acción de ed o Ne wo k Abs ac ion Laye (NAL), que
adap a la in o mación que p o iene de VCL, que pos e io men e le p opo ciona
un o ma o. En es e abajo se hace én asis en la capa de abs acción de ed que
es necesa ia pa a ealiza la ex acción de o og amas p esen ado en capí ulos
pos e io es.
2.3. Impo ancia del Análisis Fo ense
La necesidad de ealiza un análisis o ense en disposi i os mó iles su ge a
pa i de las bondades y ca ac e ís icas ecnológicas que pueden o ece es e
ipo de disposi i os. Po ejemplo, la acilidad de implemen a aplicaciones pa a
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es os disposi i os en poco iempo [AZ06], la capacidad de almacena , edi a ,
elimina e imp imi documen os elec ónicos, el uso de mensajes de ex o,
mensajes mul imedia y con e saciones a a és de aplicaciones de edes
sociales (lo más eque ido en la ac ualidad), el uso de pla a o mas en línea pa a
ealiza ope aciones banca ias, comp as a a és de la web y odas aquellas
ope aciones ealizadas con da os sensibles. Po an o, hoy en día, los
disposi i os mó iles son elemen os que p o een in o mación ú il que debe á
a a se con cau ela y p ecisión.
2.4. Uso de Vídeos en el Análisis Fo ense
Pa iendo del hecho que en el mundo hay más elé onos mó iles que
pe sonas y que g an pa e son sma phones que g aban ídeos, es ampliamen e
conocido que la mayo ía de disposi i os mó iles ac ualmen e ienen sis ema
ope a i o And oid, y pa icula men e en EEUU son IPhones. Sin miedo a
equi ocación, p ác icamen e el 100% de los disposi i os mó iles lle a una
e sión de And oid igual o supe io a 3.0. Es o lle a a pensa que el es ánda de
empaque ado y comp esión de ideo es el H264 MP4 [In 16].
En cie o sen ido, es una sue e que MPEG4 siga u ilizándose, ya que iene
asgos comunes con MPEG2 [In 96]. In es igado es y p o esionales han
ealizado es udios e implemen aciones de dicho es ánda y desa ollado
écnicas o enses de ca ac e ización de dichos ídeos digi ales, con el obje i o
de acili a su azabilidad, ga an iza su in eg idad, en e o as cosas. Po que al
in y al cabo, los ideos no son más que o a pieza de in o mación. Cualquie
ipo de análisis o ense al que pueda some e se, po ejemplo, un documen o
PDF, debe ene su equi alen e pa a ideos.
La mayo ía de he amien as de edición de ídeo exis en es no uncionan
di ec amen e en el dominio comp imido. Po lo an o, el p oceso de edición de
una secuencia de ídeo se compone de es pasos p incipales: Decodi icación de
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la secuencia de en ada, edición del ídeo eal y e-codi icación del ídeo
edi ado. Conoce y en ende es e p oceso es muy ú il pa a el análisis o ense ya
que pe mi e iden i ica posibles manipulaciones. Algunos in es igado es ya
es án u ilizando es e p oceso pa a al in.
2.5. Técnicas de Análisis Fo ense
En el caso del desa ollo de écnicas de análisis o ense en ídeos digi ales,
exis e poca li e a u a al espec o. Según [BFM+12a], las écnicas o enses en
ídeos se ag upan en he amien as o enses según el obje i o a cumpli :
he amien as o enses pa a el análisis de adquisición, comp esión y
au en icación de un ídeo. Algunos abajos se basan di ec amen e en la
secuencia de codi icación y o as en la ex acción de o og amas aplicando a
algún mé odo de clasi icación pa a imágenes ijas [RP07] [MTT12].
Hay que ene en cuen a que la in eg idad y au en icidad de un ídeo no
puede ga an iza se al 100% ni mucho menos. Sob e odo po que la comp esión
de ideo gene a muchísimo uido, po no habla de la p opia comp esión in a-
o og ama.
Pa a un ídeo sospechoso, el ec o local de mo imien o local es usado pa a
segmen a egiones de ondo, en cada o og ama. En unción de la
segmen ación de los ondos, y la can idad de mo imien o del p ime plano, la
secuencia de p edicción modi icada esidual es calculada, y es a iene huellas
consis en es de una posible doble comp esión. Después del pos -p ocesado, los
esul ados de de ección y es imación GOP, son ob enidos al aplica el análisis
empo al pe iódico a la secuencia gene ada.
18
19
3. ESTADO DEL ARTE
A pesa de se más complicado que pa a las imágenes, c ea un ídeo
alsi icado aho a es más sencillo que an es, debido a la disponibilidad de
he amien as de edición de ídeos. Al mismo iempo, los ídeos son
ampliamen e u ilizados pa a la igilancia, y po lo gene al se conside an una
p ueba mucho más ue e que una sola oma de ídeo. Hay di e en es mane as
de manipulación de un ídeo, y algunos de ellos no son complicados en
absolu o: uno puede es a in e esado en la sus i ución o eliminación de algunos
o og amas (po ejemplo, de una g abación de ídeo- igilancia), duplica un
conjun o de o og amas, in oduci , o elimina algunos de los obje os de la
escena.
Es posible iden i ica écnicas de an i- o ense de ídeo como la alsi icación de
un ídeo po medio de la edundancia espacial y empo al. La edundancia
espacial o in a se ealiza a ando cada o og ama de o ma independien e. La
edundancia empo al conside a la elación que exis e en e o og amas
adyacen es. Aunque se ía posible analiza la in eg idad de un ídeo aplicando
las he amien as o enses de imágenes, es e en oque se conside a poco p ác ico
po las siguien es azones:
 Complejidad: Las he amien as pa a la de ección de alsi icaciones en las
imágenes po lo gene al ienen ele ada complejidad de p ocesamien o.
 Fiabilidad: La copia o eliminación de o og amas no se ía de ec ado po
ninguna he amien a o ense de imágenes.
 Con eniencia: la c eación de ídeos que son manipulados que son
cons an es en el iempo son muy di íciles de de ec a po lo que es e ipo
de elaciones en e los o og amas son un ac i o alioso pa a la
iden i icación de la alsi icación.

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La doble comp esión de ipo 1 consis e en que el ídeo manipulado, sigue la
misma es uc u a GOP que el o iginal. Po lo an o, nos encon amos con
o og amas-I que han su ido una doble comp esión, muy pa ecida a la doble
comp esión JPEG. La doble comp esión de ipo 2, implica que el ideo
manipulado no sigue la misma es uc u a GOP que el o iginal. Po lo an o
algunos o og amas-I pasan a se o og amas-P. Po lo an o, los mé odos pa a
ipo 1 o ecen un endimien o pob e al se aplicados a ma e ial e-comp imido
de ipo 2. Hay a ios mé odos pa a de ec a la doble comp esión ipo 2, en e
los que pueden menciona se los siguien es:
En [SLL12] se desa olló un mé odo au oma izado, comp obándolo con
écnicas an i- o enses. En [WF06] se usa la pe iodicidad de la secuencia esidual
media de p edicción. En [VPFB+12] se p opuso una écnica basada en la
p edicción median e a iación de mac obloques en los o og amas-P
ecodi icados. Es pa ame izable pa a a ios g ados de comp esión y es capaz
de de ec a el amaño de GOP inicial.
En [LWH08] se u o en cuen a los e o es de bloque de los ídeos e-
comp imidos, al bo a di e en es o og amas de una secuencia dada. Aun así,
es e mé odo no es au oma izable, necesi a de un se humano pa a da el is o
bueno inal.
En [SSCL15] se p opusie on dos mé odos o enses posibles, que pudie on
de o a los mé odos an i- o ense p opues os en ideos H.264. EL p ime
mé odo consis e en emplea el il o de desbloqueo de H.264/AVC y el segundo
mé odo es á elacionado con la selección del pa áme o de cuan ización.
La de ección de e-comp esión de ipo II es complicada, ya que el amaño
GOP del ideo o iginal es desconocido. Los es udios exis en es ace ca de
de ección de e-comp esión de ipo II se cen an an o en el dominio
comp imido como en el descomp imido. Pe o muy pocos se ijan en el
con enido comp imido y el con enido isible al usua io.
21
En [BFM+12b] se p opone un mé odo pa a iden i ica las egiones
manipuladas en MPEG- 2 con sólo I-F ames. Pos e io men e, los mismos
au o es p oponen ene en cuen a la in o mación sob e el e o de mo imien o
al u iliza P-F ames, a in de de ec a eliminación o adición de ma cos.
En [SWJ12], es iman el pa áme o de cuan i icación y los ec o es de
mo imien o de ma cos decodi icados.
En [JWS+13] se p opone un nue o en oque pa a la iden i icación de una
secuencia de ídeo que se ha codi icado doblemen e. Es e mé odo unciona al
ecomp imi el ídeo bajo análisis con los es posibles códecs y al calcula una
medida de simili ud en e las dos secuencias.
En [LBR+13] se p opone un mé odo pa a de ec a si un ídeo se ha
codi icado dos eces, si es e es el caso, es ima el amaño del g upo de imágenes
(GOP) empleado du an e la p ime a codi icación. En la p opues a se u iliza una
huella obus a y muy dis in i a basada en la a iación de los ipos de
p edicción de mac obloques en los P- ames ecodi icados. Una en aja de es a
a iación de p edicción de huella (VPF) es su p esencia en el ídeo codi icado
dos eces sin la necesidad de e-comp esión. Po o a pa e, eniendo en cuen a
que la VPF se hace e iden e sólo en P-F ames que se in acodi ican en la
p ime a codi icación no conside an el uso de B-F ames. Pa a al in, se limi a la
comp esión que se ealiza de acue do al pe il de base pa a H.264 y al pe il
equi alen e pa a MPEG-2 y MPEG-4. Es os pe iles de sopo e sólo es án en I-
F ames y P-F ames, jun o con los es p incipales ipos de mac obloques: in a-
codi icado (I-MB), in e -codi icados (P-MB) y omi idos (S-MB). Un I-F ame
codi icado sólo puede con ene mac obloques I-MB, mien as que P-F ames
codi icados pueden con ene cualquie a de los mac obloques mencionados, es
deci , I-MB, P-MB o S-MB. En gene al, la ma iz de cuan i icación o el ac o de
calidad pa a codi ica un I-F ame di ie en de la conside ada pa a un cuad o P-
F ame debido a que los I-F ames se u ilizan de o ma di ec a o indi ec amen e
22
como e e encia pa a codi ica a ias amas u u as. Se concluye que si se
puede de ec a esas a iaciones en el núme o de ipos de p edicción I-MB y S-
MB, en onces se puede de de ec a si una doble codi icación de la misma
secuencia ha sido lle ada a cabo y, si es e es el caso, se puede es ima el amaño
de la p ime a GOP de esas a iaciones. La VPF se puede u iliza pa a de ec a
doble codi icación y pa a es ima el amaño de GOP de la p ime a comp esión
En [VPFB+12] se abo da la localización de alsi icación en ídeos
comp imidos en MPEG-2. El mé odo p opues o se basa en el análisis de Doble
de Cuan i icación (DQ) que se aza en los I-F ames. Es os ma cos se encuen an
en el ídeo bajo análisis pudiendo es ima con ellos el amaño del g upo de
imágenes (GOP) que e a u ilizado en la p ime a comp esión. Pos e io men e, el
análisis DQ se ideó pa a el esquema de codi icación MPEG-2 y se aplica a los
ma cos que ue on in a-codi icados an o en la p ime a y segunda comp esión.
De al mane a, que las egiones que ue on manipuladas en e las dos
decodi icaciones se de ec a. En compa ación con los mé odos exis en es basados
en el doble análisis de cuan i icación, el esquema p opues o hace posible la
localización de alsi icaciones en una amplia gama de con igu aciones.
Es e mé odo pe mi e de e mina qué pa es de un ma co han sido al e adas.
El mé odo unciona básicamen e median e la búsqueda de as os de doble
cuan i icación a ni el espacial, lo que pe mi e la cons ucción de un mapa de
g ano ino de p obabilidad de manipulación pa a cada ma co analizado. Se
cen an en el escena io de alsi icación con ma cos in a-codi icados, y suponen
que, a pa i de una secuencia de ídeo MPEG-2, el a acan e decodi ica el ídeo,
al e a la con enido de un g upo de amas, y inalmen e se codi ica nue amen e
la secuencia esul an e usando MPEG-2 con un amaño di e en e.
En [In 96] se combinan écnicas de es egoanálisis como el análisis de
ca ac e ís icas de densidad conjun a de los elemen os ci cundan es, con la
densidad ma ginal del dominio DCT, pa a mejo a la de ección de doble
23
comp esión JPEG. Asimismo, se es udia la elación en e el ac o de
comp esión, complejidad de la imagen y exac i ud de de ección. Po o o lado,
se p e ende ap o echa dichos da os pa a iden i ica la uen e de las imágenes
p oducidas po disposi i os mó iles (sma phones). A p ime a is a, con el uido
del senso , se debe ía pode o o ga cie o pode de clasi icación de una
imagen, a pesa de ello, las imágenes son obje o a in e polación, eco e, y
ecomp esión. Po lo que se hace necesa io busca o as ca ac e ís icas, pa a
complemen a dicha écnica.
Los au o es indican que una imagen al se una señal mul imedia, se puede
modela median e una dis ibución Gaussiana Gene alizada (GGD), que iene
dos pa áme os al a y be a, que a ían adap a i amen e. Al a mide la anchu a
del pico de la dis ibución, mien as que be a modela la o ma de la
dis ibución. En comp esión JPEG, un bloque DCT iene 64 (8x8) coe icien es de
ecuencia. Po an o, se puede deci que la densidad ma ginal de dichos
coe icien es sigue la dis ibución GGD, y que manipulaciones como doble
comp esión cambian dicha densidad ma ginal al aplica dos eces ablas de
cuan ización. Adicionalmen e, p oponen usa un modelo dis ibución
Gaussiana Gene alizada mul i-pa áme o pa a e alua las densidades conjun as
Po egla gene al, la manipulación a imágenes JPEG, modi ica á los
coe icien es DCT y su densidad ma ginal, en sus espec i as coo denadas de
ecuencia. (en la abla de cuan i icación de JPEG, los alo es más al os es án
ag upados en el ondo de echo de las coo denadas de al a ecuencia, a in de
me e muchos ce os en los coe icien es DCT de al a ecuencia. En o as
palab as, los coe icien es DCT no nulos es án ag upados en coo denadas de baja
ecuencia. Po ejemplo, las modi icaciones ocu en en bandas de baja
ecuencias. El algo i mo p opues o p ime o comp ueba que el modelo se
e i ica den o de un mismo bloque y que el modelo se cumple pa a densidad
conjun a in e -bloque. En los esul ados, la asa de de ección de es e mé odo es
signi ica i amen e buena. Sin emba go, en el caso de ideos, obje o de
30
su co espondien e in o mación. De es a es uc u a cabe des aca en la in e az
g á ica que es o almen e con igu able a ni el de amaños, es deci odos los
sepa ado es en e las dis in as zonas se pueden mo e .
La in o mación Exi se ha o ganizado en 6 g upos: Image, Exi , GPS,
In e ope abili y, Thumbnail y Make No e.
• Image In o: En es e bloque se almacenan las e ique as con in o mación
ela i a a la p opia imagen y que no ienen elación di ec a con el en o no
y el momen o de la cap u a. Po ejemplo la ma ca y modelo de la cáma a,
el amaño de la imagen, la unidad u ilizada en la esolución X e Y, e c.
• Exi In o: En es e bloque se gua dan las e ique as con in o mación ela i a
al momen o o al en o no de la oma de la imagen. Den o de es e bloque se
encuen a po ejemplo la in o mación e e en e al lash, ho a de oma y
gene ación de la imagen, con igu ación de la len e, e c.
• GPS In o: En es e bloque es á oda la in o mación ela i a al
geoposicionamien o. Po ejemplo in o mación de la i ud, longi ud, al i ud,
el es ado del ecep o GPS, e c.
• In e Ope abili y In o: En es e bloque se incluyen las e ique as ela i as a
la in o mación de las eglas de in e ope abilidad, como pueden se Exi
R98, DCF humbnail ile o DCF Op ion ile.
• Thumbnail In o: En es e bloque se encuen an odas las e ique as ela i as
a la in o mación de humbnail. Po ejemplo su amaño en e ical y
ho izon al y el esquema de comp esión u ilizado.
• Make No e In o: Es una e ique a indi idual que almacena la in o mación
que cada ab ican e puede inse a de o ma opcional y que no ha sido
ecogida en ninguna e ique a Exi .

31
El o ma o de es a in o mación es lib e y no iene una es uc u a p e ijada,
cada ab ican e u iliza la suya p opia que incluso puede se di e en e pa a
dis in os modelos de la misma ma ca. Po an o se mues a como una secuencia
de by es (en hexadecimal). Si se conoce la es uc u a es os by es pueden se
decodi icados de o ma manual.
Asimismo, se pueden ex ae los da os de geoposicionamien o que es én
incluidos en las imágenes. Si la imagen no iene la su icien e in o mación pa a
pode se mos ada en alguna de las opciones al pulsa la opción de
geoposicionamien o se mos a á un mensaje indicándolo (No enough GPS
in o ma ion). El geoposicionamien o se puede ealiza desde dos opciones:
posicionamien o en Google Maps y en Google Ea h. En la p ime a se ab i á el
na egado web po de ec o del sis ema ope a i o y se mos a á la ubicación
inse a en los me ada os de la imagen en un mapa de Google Maps (es necesa io
conexión a in e ne ). La Figu a 4.2 mues a un ejemplo de geoposicionamien o
en una o og a ía en Google Maps.
Figu a 4.2. Geoposicionamien o en Google Maps
32
En la segunda opción se ab i á un menú pa a pode almacena un a chi o de
ex ensión “kml”. Es e a chi o pod á se pos e io men e abie o si es á ins alada
la aplicación Google Ea h, en la cual se mos a á igualmen e la posición
geog á ica almacenada en los me ada os de la imagen (es necesa io conexión a
in e ne ).
4.2. T a amien o a ni el de g upo
Pe mi e hace análisis de imágenes en g upo. Cada g upo es o almen e
independien e en e sí. Su apa iencia g á ica gene al puede e se en la Figu a
4.3.
Figu a 4.3. Apa iencia gene al de la pes aña DDBB P ojec s
Lo p ime o a des aca en es a uncionalidad es que las imágenes se a an en
g upos llamados p oyec os. Es os g upos pueden se de una o más imágenes.
Cada p oyec o es o almen e independien e en e sí. Se busca ace ca la ealidad
del día a día del analis a o ense a la he amien a, es deci , el analis a end á
di e sos casos de análisis disjun os los cuales pod á a a en p oyec os
dis in os.
33
En la pa e cen al de la pes aña DDBB P ojec s y den o de és a en la pes aña
P ojec Images se mues an una lis a de las imágenes del p oyec o seleccionado
en la lis a de p oyec os.
Pa a cada imagen se mues a su iden i icado in e no de la base de da os
(pa a pe mi i el caso de a chi os con el mismo nomb e), el nomb e del a chi o,
la ma ca y el modelo de disposi i o que la c eó (si exis e). Además se p esen a
la in o mación de si posee me ada os en los dis in os g upos Exi que analiza la
he amien a. Asimismo se isualiza el con enido de cada una de las imágenes a
la de echa según se an seleccionando. Un ejemplo de cap u a de es a
uncionalidad se mues a en la Figu a 4.4.
Figu a 4.4. Visualización de las imágenes de un p oyec o
Los di e en es análisis que se pueden ealiza sob e cada p oyec o son los
siguien es: adminis ación de imágenes (añadi y elimina imágenes), consul as
p ees ablecidas, consul as a anzadas y geoposicionamien o de las imágenes.
 Consul as p ees ablecidas: Pe mi e c ea consul as ag egando e ique as Exi (y
o as adicionales que añade la aplicación que ayudan al análisis o ense)
sob e las imágenes del g upo seleccionado. La consul a ag upa las imágenes
po los c i e ios seleccionados y mues a el núme o de imágenes que hay en
34
cada uno de los g upos o mados, como puede e se en un ejemplo en la
Figu a 4.5. En las consul as pe mi en escoge 5 campos de ag egación como
máximo (po de ec o se ealiza sob e Make y Model, aunque se pueden elegi
cualesquie a). Pa a escoge los dis in os campos hay que pulsa sob e el
bo ón Que y Se
Figu a 4.5. Que y Se
 Consul as a anzadas: Pe mi e la c eación de consul as sob e imágenes de un
g upo con igu ando los da os Exi a mos a y los il os a aplica . Es deci ,
mues a la in o mación de las imágenes de los campos seleccionados que
coincidan con uno de los alo es de cada uno de los il os con igu ados.
Asimismo, se pe mi e el almacenamien o pe manen e de consul as. Una
isión gene al se mues a en la Figu a 4.6.
En Ad anced Que y hay que dis ingui dos g andes bloques: la con igu ación
de la consul a y su almacenamien o. Con espec o a la con igu ación de la
consul a a anzada hay que ene en cuen a la con igu ación de las columnas
de los esul ados y la con igu ación de los il os. En es a consul a se
mues an los alo es de los campos seleccionados po la con igu ación de
las columnas de los esul ados que cumplen las es icciones indicadas en la
con igu ación de los il os.
35
Figu a 4.6. Ad anced Que y
 Geoposicionamien o: Análogamen e al a amien o de imágenes a ni el
indi idual, exis e una uncionalidad que pe mi e el a amien o de la
in o mación de geoposicionamien o pa a un g upo de imágenes. Es a opción
pe mi e la selección de algunas o de odas las imágenes de un g upo con
in o mación de geoposicionamien o pa a la c eación de un mapa en Google
Maps que si úe a las mismas. En el mapa se ag upan las imágenes po zona
y, a medida que se aumen a el zoom, se an de allando las coo denadas. La
Figu a 4.7 mues a un ejemplo del mapa gene ado y el p oceso de aumen o
del zoom en una zona conc e a (desde la Figu a 4.7 (a) has a la Figu a 4.7 (d)).

36
(a)
(b)
(c)
(d)
Figu a 4.7. Geoposicionamien o de un g upo de imágenes en Google Maps
37
5. CONTRIBUCIÓN
El obje i o de es e capí ulo es p esen a la con ibución de es e abajo que
consis e en un algo i mo de comp obación de in eg idad de los o og amas de
un ídeo de disposi i o mó il. Po azones de con idencialidad del p oyec o se
ha omi ido in o mación del abajo desa ollado pa a no in ingi la no ma i a
co espondien e. El algo i mo ha sido implemen ado eniendo en cuen a los
siguien es obje i os:
 Op imización de cos es
 E iciencia
 Mul i-p ocesamien o y/o p ocesamien o dis ibuido
 Po abiildad
 Modula idad
5.1. Funcionamien o
El algo i mo iene como inalidad calcula el po cen aje de con iabilidad de
un ideo.
El algo i mo iene como obje i o analiza cada o og ama de un ídeo pa a
iden i ica al e aciones o modi icaciones ealizadas en el con enido del
o og ama. La e i icación en cada o og ama se basa en la ex acción del uido
del senso de cada o og ama. El algo i mo se compone, a su ez, de es
p ocesos: (1) Ex acción de o og amas, (2) ex acción del esiduo del uido y (3)
análisis median e umb al y mé odos es adís icos. En la Figu a 5.1 se p esen a el
esquema gene al de uncionamien o del algo i mo.
38
Figu a 5.1 Esquema gene al de uncionamien o del algo i mo
El algo i mo comienza con la lec u a del ídeo que se desea analiza . Se
e i ica que el o ma o del mismo sea MP4 pa a ex ae los da os necesa ios de
los á omos mda y ak de la pis a de ídeo. Los á omos necesa ios de la pis a de
ídeo son: s sd, s sc, s co y s sz. Los da os necesa ios de cada á omo son los
siguien es:
 s sd: Con iene los da os de egis o de con igu ación del decodi icado que
o ma pa e del á omo a cC.
 s sc: Con iene el núme o de mues as en un agmen o.
 s co: Con iene la ubicación del agmen o. Es e desplazamien o se conoce
desde el p incipio del a chi o.
 s sz: Con iene el amaño de cada mues a de un agmen o.
39
Se ob iene el núme o de en adas del á omo s sc y el núme o de mues as en
cada agmen o del dicciona io en ies.
De cada agmen o se ob ienen es da os impo an es: el núme o de
agmen o, el núme o de mues as que con iene cada uno y el núme o de
i e aciones donde se de e mina si exis en más da os a se leídos, calculando la
di e encia en e el agmen o y el núme o de agmen o. En caso que ue a la
úl ima, se i e a una sola ez. Con es a in o mación se c ea el iche o con
ex ensión .H264 colocando en la cabece a los siguien es elemen os:
 Un p e ijo de inicio de la unidad de acceso ep esen ado po (00 00 00 01).
 La cabece a de la unidad NAL.
 E0 que ep esen a cualquie a de los siguien es ipos de ames (I, P, B, SI y
SP).
 Un delimi ado (00 00 00 01). Es a cabece a se añade al p incipio de cada
unidad de acceso.
 La secuencia con los da os seguidos po el delimi ado (00 00 00 01).
La esc i u a del iche o con ex ensión .H264 inaliza con los da os que
ep esen an la in o mación del ídeo. Con es e p oceso queda ex aído el lujo
elemen al H.264 del con enedo MP4.
A con inuación se ealiza la ex acción de odos los o og amas del iche o
.H264. En p ime luga se ex ae el conjun o de ma ices de alo es [R, G, B] de
cada o og ama, es deci de cada unidad de acceso del lujo elemen al H.264,
pa a pos e io men e se con e idos en imágenes con o ma o JPEG.
Pa a cada o og ama del ídeo, se ex ae el esiduo del uido pa a
pos e io men e calcula la co elación del esiduo del uido en e bloques de
mismo índice espacial (i,j) de cada pa de o og amas consecu i os en e los
o og amas ex aídos del ídeo. Finalmen e, se localizan bloques manipulados
analizando las p opiedades es adís icas de co elaciones del uido
46

47
7. INTRODUCTION
7.1. Mo i a ion
Almos e e y mode n sma phones is online a all ime. We li e in he age o
‘In e ne o hings’, and hus sma phones a e no mo e ‘pe sonal compu e s’. By
unning messaging daemons, social ne wo k clien so wa e, and e en
malwa e, he sma phones, no needing human use , a e able o ecei e, send
and s o e pieces o in o ma ion, be i pic u es, ideo iles, e c.
Imagine an use , who jus ound a new ideo ile in his Sma Phone. He
wonde s whe he he has eco ded i o i has been ecei ed by an app. He
wonde s i a ideo in his phone has been ampe ed o no .
Nowadays, embedding me ada a in ideo ile, is no manda o y, and e en
a oided when a ideo is uploaded o a Social Ne wo k. (me ada a is dele ed by
Social Ne wo ks). Tha ’s why, i is necessa y o implemen Video Fo ensics
Analysis Techniques, in o de o empowe people and ins i u ions, so hey
could gene a e classi ica ion and me ada a on selec ed ideo iles.
7.2. Mo i a ion
This end o s udies wo k (ESW) has he ollowing objec i es:
 S udy exis ing digi al ideo classi ica ion me hods and hei e ec i eness.
 Choose one o se e al me hods o check ideo in eg i y.
 Debug and Documen ins alla ion and usage o he So wa e De elopmen
F amewo k a GNU/Linux, in o de o ge i wo king on se e al
pla o ms (make mul i-OS and ha dwa e independen )
48
7.3. Wo k Schedule
This p ojec is done h ough ou phases: Ini ial Phase, Documen ing, Design
and inally, Implemen a ion. Addi ionally, each phase is made o asks, among
which a e: Risk Analysis, Design, Implemen a ion, and Tes ing. All o hese
asks has been done simul aneously, bu depending on he Phase, hei
impo ance has luc ua ed.
Task
Du a ion
(Days)
S a
End
Ini ial Phase
92
03/10/15
07/02/16
● Planning
15
● P e ious wo k s udy
30
● Exis ing echnologies s udy
15
● Deploymen and upg ade o So wa e
De elopmen F amewo k
32
Documen a ion Phase
30
08/02/16
21/03/16
● Planning
20
● Risk Analysis
10
Design Phase
30
22/03/16
28/03/16
● Requi emen s Speci ica ion
10
● Objec i es Speci ica ion
200
● Memo andum se up
15
Implemen a ion Phase
40
10/05/16
04/07/16
Tes ing Phase
14
05/07/16
24/07/16
Table 7.1. Ac i i ies o p ojec phases
49
8. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK
8.1. Conclusions
This p ojec has issued an algo i hm which checks MP4 digi al ideo
in eg i y.
Fi s ly, a s udy, on ideo c ea ion p ocess, has been made, h ough se e al
kinds o de ices, looking mos ly a ypes o encoding and comp ession.
Secondly, mos used echniques, on digi al ideo o ensic analysis, ha e been
explained, and easons o s udy hem. As a esul o his in es iga ion, and in
collabo a ion wi h legal expe s, we ha e come o he conclusion ha , solely a
ideo ile, only by i sel , is no enough e idence o suppo a legal de ense o an
p osecu ion.
Thi dly, we ha e ead he leading s udies abou o ensic echniques on
digi al ideo ampe ing de ec ion. In hese s udies, i ’s w i en abou wo a eas
o ampe ing: me ada a e sus ideo pho og ams.
Las ly, he con ibu ion issued by his p ojec , is made o a echnique ha
checks in eg i y o mobile de ice ideo pho og ams. The algo i hm has been
implemen ed in conside a ion o image p ocessing’s high compu a ional cos .
Tha ’s why, i can be (bu no necessa ily) dis ibu ed o e se e al machines o
CPU Co es.
8.2. Fu u e Wo k
As you may ha e seen, by eading abou his p ojec , Video Fo ensic
Analysis Field is in ea ly s ages, and he e’s s ill a lo o be implemen ed and
es ed:
50
 Make u he es ing and imp o ing , using implemen ed algo i hm, in
o de o achie e bigge success a e
 S udy double comp ession de ec ion echniques
 Implemen echniques o ien ed o de ec ing whe he a ideo has been
agmen ed. Tha is done based on analysis o a oms’ s uc u e ypical o
ce ain b and and models.
 C ea e all-in-one ools made wi h echniques ha analyze me ada a,
ideo and audio s eams and o he s.
51
REFERENCIAS
[AZ06] M. Al-Za ouni. Mobile Handse Fo ensic E idence: a Challenge o
Law En o cemen . In P oceedings o he 4 h Aus alian Digi al Fo ensics
Con e ence. School o Compu e and In o ma ion Science, Edi h
Cowan Uni e si y, Decembe 2006.
[BFM+12a] P. Bes agini, M. Fon ani, S. Milani, M. Ba ni, A. Pi a, M. Tagliasacchi,
and S. Tuba o. An O e iew on Video Fo ensics. In APSIPA
T ansac ions on Signal and In o ma ion P ocessing, olume 1, pages
1229–1233. APSIPA, Augus 2012.
[BFM+12b] P. Bes agini, M. Fon ani, S. Milani, M. Ba ni, A. Pi a,
M. Tagliasacchi, and S. Tuba o. An O e iew on Video Fo ensics. In
APSIPA T ansac ions on Signal and In o ma ion P ocessing, olume 1,
pages 1229–1233. APSIPA, Augus 2012.
[BSM08] S. Bay am, H. T. Senca , and N. Memon. Classi ica ion o Digi al
Came a-Models Based on Demosaicing A i ac s. The In e na ional
Jou nal o Digi al Fo ensics & Inciden Response, 5(2):49–59, Sep embe
2008.
[C.B05] A. C.Bo ik. Handbook o Image and Video P ocessing (Communica ions,
Ne wo king and Mul imedia). Academic P ess, Inc., O lando, FL, USA,
2005.
[CGS98] G Ciocca, I Gaglia di, and R Sche ini. Re ie ing Colo Images by
Con en . In P oceedings o he Image and Video Con en -Based Re ie al
Wo kshop, 1998.
[Co 12] Panasonic Co po a ion. Lumix Digi al Came a Know-Hows, 2012.
[HHLH08] C.C. Hsu, T. Y. Hung, C. W. Lin, and C.T Hsu. Video o ge y
de ec ion using co ela ion o noise esidue. In Mul imedia Signal
P ocessing, 2008 IEEE 10 h Wo kshop, pages 170–174, Oc obe 2008.
[HJSW16] P. He, X. Jiang, T. Sun, and S. Wang. Double comp ession de ec ion
based on local mo ion ec o ield analysis in s a ic-backg ound
ideos. Visual Communica ion and Image Rep esen a ion, 35(C):55–66,
Feb ua y 2016.

52
[Iai10] E. R. Iain. The H.264 Ad anced Video Comp ession S anda d. Wiley,
London, UK, 2010.
[Inc12] Texas Ins umen s Inco po a ed. Digi al S ill Came a, 2012.
[In 96] In e na ional O ganiza ion o S anda diza ion. In o ma ion
echnology - Gene ic Coding o Mo ing Pic u es and Associa ed
Audio In o ma ion: Video, 1996.
[In 16] In e na ional Telecomunica ion Union. H.264 : Ad anced Video
Coding o Gene ic Audio isual Se ices, 2016.
[JWS+13] X. Jiang, W. Wang, T. Sun, Y. Q. Shi, and S. Wang. De ec ion o
Double Comp ession in MPEG-4 Videos Based on Ma ko S a is ics.
IEEE Signal P ocessing Le e s, 20(5):447–450, May 2013.
[LBR+13] D. Laba ino, T. Bianchi, A. De Rosa, M. Fon ani, D. Vázquez-Padín,
A. Pi a, and M. Ba ni. Localiza ion o Fo ge ies in MPEG-2 Video
T ough GOP Size and DQ Analysis. In Mul imedia Signal P ocessing
(MMSP), 2013 IEEE 15 h In e na ional Wo kshop on, pages 494–499,
Sep embe 2013.
[Li10] C. T. Li. Sou ce Came a Iden i ica ion Using Enhanced Senso
Pa e n Noise. IEEE T ansac ions on In o ma ion Fo ensics and Secu i y,
5(2):280–287, June 2010.
[LWH08] W. Luo, M. Wu, and J. Huang. MPEG Recomp ession De ec ion
based on Block A i ac s. In P oceedings o he In e na ional Socie y o
Op ics and Pho onics Elec onic Imaging, olume 6819, pages 68190X–
68190X–12, 2008.
[Moe12] T. B. Moeslund. In oduc ion o Video and Image P ocessing, Building
Real Sys ems and Applica ions. Sp inge -Ve lag, London, Augus 2012.
[MPFL] J.L Mi chell., W.B. Pennebake , C.E Fogg, and D.J Legall. MPEG Video
Comp ession S anda d. Chapman and Hall, London, UK, UK.
[MTT12] S. Milani, M. Tagliasacchi, and S. Tuba o. Disc imina ing Mul iple
JPEG Comp ession Using Fi s Digi Fea u es. In IEEE In e na ional
Con e ence on Acous ics, Speech and Signal P ocessing (ICASSP), pages
2253–2256, Ma ch 2012.
53
[Nak05] J. Nakamu a. Image Senso s and Signal P ocessing o Digi al S ill
Came as. CRC P ess, Boca Ra on, FL, USA, Augus 2005.
[RP07] A. R. Reibman and D. Poole. Cha ac e izing Packe -Loss
Impai men s in Comp essed Video. In IEEE In e na ional Con e ence
on Image P ocessing, olume 5, pages 77–80, Sep embe 2007.
[SLL12] M. C. S amm, W. S. Lin, and K. J. R. Liu. Tempo al Fo ensics and
An i-Fo ensics o Mo ion Compensa ed Video. IEEE T ansac ions on
In o ma ion Fo ensics and Secu i y, 7(4):1315–1329, Augus 2012.
[SSCL15] P.C. Su, P. L. Suei, M.K Chang, and J. Lain. Fo ensic and An i-
o ensic Techniques o Video Sho Edi ing in H.264/AVC. Jou nal o
Visual Communica ion and Image Rep esen a ion, 29(C):103–113, may
2015.
[SWJ12] T. Sun, W. Wang, and X. Jiang. Exposing Video Fo ge ies by
De ec ing MPEG Double Comp ession. In 2012 IEEE In e na ional
Con e ence on Acous ics, Speech and Signal P ocessing (ICASSP), pages
1389–1392, Ma ch 2012.
[THN+] M. Tennoe, E. Helgedags ud, M. Naess, H. Kjus Als ad,
H. K ale S ensland, V. Gaddam, Reddy Gaddam, D. Johansen,
C. G iwodz, and P Hal o sen.
[VPFB+12] D. Vazquez-Padin, M. Fon ani, T. Bianchi, P. Comesana, A. Pi a, and
M. Ba ni. De ec ion o Video Double Encoding wi h GOP Size
Es ima ion. In IEEE In e na ional Wo kshop on In o ma ion Fo ensics and
Secu i y (WIFS), pages 151–156, Decembe 2012.
[WBSH09] A. Wahab, J.A. B i a, H. G. Schaa hun, and A. T. S. Ho. Condi ional
P obabili y Based S eganalysis o JPEG S eganog aphy. In
P oceedings o he In e na ional Con e ence on Signal P ocessing Sys ems,
pages 205–209, Singapo e, May 2009.
[WF06] W. Wang and H. Fa id. Exposing Digi al Fo ge ies in Video by
De ec ing Double MPEG Comp ession. In P oceedings o he 8 h
Wo kshop on Mul imedia and Secu i y, MM&Sec ’06, pages 37–47,
New Yo k, NY, USA, 2006. ACM.
54
[WHL12] A. Wahab, A. T. S. Ho, and S. Li. In e -Came a Model Image Sou ce
Iden i ica ion wi h Condi ional P obabili y Fea u es. In P oceedings o
he IIEEJ 3 d Image Elec onics and Visual Compu ing Wo kshop,
Kuching, Malaysia, No embe 2012.
[Woo05] C. Woo on. A P ac ical Guide o Video and Audio Comp ession. Else ie ,
Bu ling on, USA, Janua y 2005.