Le nuove frontiere del Multimedia
Forensics: contraffazione,
localizzazione e visual
understanding
Prof. Sebastiano BattiatoDipartimento di Matematica e Informatica,
Università di Catania
Image Processing LAB – http://iplab.dmi.unict.it
iCTLab - www.ictlabsrl.it
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Outline• Intro FIVE (CSI effect, etc.)
• Guidelines & Best Practices
• Technical details and related topics (fundamental,
acquisition issues, etc.)
• Some recent Case Studies:
– Enhancement and Dynamics Reconstruction
– Forgery
• Discussions about LR and its «practical» usage
• New trends & Challenges
– Visual GeoLocalization
– Social
– Body Worn Cameras
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Forensic science (often shortened to forensics) is the practical
application of science to matters of the law. Use of scientific
methods for gaining probative facts (from physical/analog or
digital evidences )
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Multimedia
Forensics
- Source identification
- Integrity verification/tampering detection
Techniques from multimedia forensics merely provide a way to
test for the authenticity and source of digital sensor data. In this
sense is not about analyzing the semantics of digital or
digitized media objects.
“Forensics Image (Video) analysis is
the application of IMAGE SCIENCE
and DOMAIN EXPERTISE to interpret
the content of an image or the image
itself in legal matters” (SWGIT –
www.fbi.gov)
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Image/Video Forensics (in practice)
• Enhancement/Restoration
• Interpretation and Content Analysis– Plate Recognition
– Dynamic Reconstruction (car crashes, etc.)
– Antropomethric issues
– …
• Source Identification
• Integrity/Authenticity
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Original File: Special Cases
• Recapture: create a fake and then take a
picture with the camera we want to
pretend the picture was taken with
• Staging: the image file is authentic, but
the content has been staged
In these cases an authentic file does not
imply an authentic content.Scuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017
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• SWGDE Best Practices for Photographic Comparison for All Disciplines(Version: 1.0 23/06/2016)
• SWGDE Image Processing Guidelines (Version: 1.0 28/02/2016)
• SWGDE Proposed Techniques for Advanced Data Recovery from SecurityDigital Video Recorders (Version: 1.2 23/06/2016)
• SWGDE Training Guidelines for Video Analysis, Image Analysis andPhotography (Version: 1.1 28/02/2016)
• SWGDE Recommendations and Guidelines for using Video SecuritySystems (Version: 1.0 29/05/2015)
https://www.swgde.org/
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https://s-five.eu/
The final draft of the FIVE Best Practice Manual is publically
available from December 8, 2015 ("October/DIWG2015
version"): DRAFT_BPM_FIVE_20151009
Fantasy
• We cannot introduce new information
(there is no data..)
• But we can enhance and extract only
something already present
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Fattibilità del miglioramento
Esempi:
Da una singolo fotogramma in cui si vede una targa composta da tre pixel bianchi
non sarà mai possibile ottenere nulla.
Per quanto riguarda il miglioramento di
targhe, che è senza dubbio una delle
richieste più comuni, l’esperienza ci
consente di affermare che se la risoluzione
verticale della targa non è almeno 12-15
pixel, non è possibile ottenere alcun
miglioramento significativo.
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Fattibilità del miglioramento
Da un video molto buio caratterizzato da un rumore elevato, spesso se si
hanno a disposizione abbastanza fotogrammi è possibile recuperare un
dettaglio.
Se la risoluzione è adeguata e la
compressione non eccessiva, anche con
sfocature molto pesanti è possibile
ottenere un’immagine nitida .
• What is the minimum quality for video? “Minimum quality”
doesn’t exist.
• The success of the enhancement depends on several
factors:
Main goal (video captured with an HD camera but the
license plate we need to extract is too far away)
Technical related details: Resolution of the area of
interest, Level of compression, Presence of blur /
focus, Number of available frames, Noise / brightness
and contrast
• It’s important to understand which defects are
present in order to apply the proper tools.
Understand When It’s Possible To Get
Something
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Perspective Correction
Geometrical transformation
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Anthropometric Issues and not
only (Simmi Rome)
- proprietary format encoding
- Low resolution 702x540 e 768x576
- 5 fps
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PTZ and Involved Dynamics of
events
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Albino(BG) - 2015
Investigative scenarios
• Criminal offenses are often captured by video-surveillance
systems
• Need for verification of the identity of the persons involved in
the criminal offenses
• Identification based on facial or other somatic traits
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Credits: Dott. Tessitore: Pol. Scient. – ROMA -
One-to-one comparison result
Totally
Compatible
Partially compatible
Not compatibleAt least one facial feature
that doesn’t match
All facial features match.
Moreover we have at least onecharacteristic sign in both photos under
examination
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Credits: Dott. Tessitore: Pol. Scient. – ROMA -
Bayesian framework
𝑃(𝜃𝑝|𝑠)
𝑃(𝜃𝑑|𝑠)=𝑝(𝑠|𝜃𝑝)
𝑝(𝑠|𝜃𝑑)×𝑃(𝜃𝑝)
𝑃(𝜃𝑑)
Likelihood
ratio
PriorsForensic
expert
Judge
Hypothesis Θp: materials come from the same source
Hypothesis Θd: materials come from different sourceScuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017
Credits: Dott. Tessitore: Pol. Scient. – ROMA -
Bayesian framework
𝑃(𝜃𝑝|𝑠)
𝑃(𝜃𝑑|𝑠)=𝑝(𝑠|𝜃𝑝)
𝑝(𝑠|𝜃𝑑)×𝑃(𝜃𝑝)
𝑃(𝜃𝑑)
Typicality
term
Similarity
term
Hypothesis Θp: materials come from the same source
Hypothesis Θd: materials come from different source
Scuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017 Credits: Dott. Tessitore: Pol. Scient. – ROMA -
Bayesian framework
𝑃(𝜃𝑝|𝑠)
𝑃(𝜃𝑑|𝑠)=𝑝(𝑠|𝜃𝑝)
𝑝(𝑠|𝜃𝑑)×𝑃(𝜃𝑝)
𝑃(𝜃𝑑)
Likelihood
ratio
1
Same
sourceDifferent
sources
−∞ +∞
The evidence is more likely to occur under the
hypothesis of …
Strength of the evidence
with respect
to the competing
hypotheses
Hypothesis Θp: materials come from the same source
Hypothesis Θd: materials come from different sourceScuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017
Likelihood ratio to verbal scaleLikelihood
RatioLLR Verbal equivalent
+5 > 10.000 > 4 Very strong evidence to support
Same-so
urce
hyp
oth
eses
+4 1000 – 10.000 3 – 4 Strong evidence to support
+3 100 - 1000 2 – 3 Moderately strong evidence to support
+2 10 - 100 1 – 2 Moderate evidence to support
+1 2 – 10 0.3 – 1 Limited evidence to support
0 1 0 Inconclusive
-1 0.5 - 0.1-0.3 to -
1Limited evidence to support D
ifferent-So
urce
hyp
oth
eses
-2 0.1 - 0.01 -1 to -2 Moderate evidence to support
-3 0.01 - 0.001 -2 to -3 Moderately strong evidence to support
-4 0.001 - 0.0001 -3 to -4 Strong evidence to support
-5 < 0.0001 < - 4 Very strong evidence to support
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Credits: Prof. Didier Meuwly Principal Scientist, NFI
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Credits: Prof. Didier Meuwly Principal scientist, NFI
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Credits: Prof. Didier Meuwly Principal scientist, NFI
But the overall quality of the
input data is fundamental..
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Boston Marathon
“The FBI, reportedly has more than 2,000 agents looking at the publicly
available evidence,”
GTTI - Thematic Meeting on MMSP 2017, Courmayer (AO)
Boston Marathon
With so many cameras, whether personal or
surveillance, in use, crimes like the Boston Marathon
bombing will be documented with terabytes of images
and footage. Analytics tools that help investigators sort
through the events will be increasingly important in
solving those crimes
J. Klontz, A.K. Jain, “A Case Study on Unconstrained Facial Recognition Using the Boston Marathon Bombings Suspects”. Computer 46(11):91-94, 2013.
1a
1b
2a
2b
2c
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Image Manipulation: Case “Mozzarella Blu”
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Scuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017Scuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017
Le tre alterazioni cromatiche
presentate in Figura sono state
ottenute mediante l’utilizzo del
software ImageJ per il ritaglio
manuale del particolare grazie allo
strumento “Polygonal Selection”, e
facendo uso del software AMPED5
2010 per l’applicazione della
variazione di tinta
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Forgery on Biomedical Images
Corriere della Sera – Ottobre 2013
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Eagle Grabs Baby?: Video Of
Bird Snatching Child In Montreal
Baffles Viewers (2012)
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Eagle and Baby
A blog post on the Montreal animation school Centre NAD website
claims that the video was a hoax created by their students. The post
states:
The “Golden Eagle Snatches Kid” video, uploaded to YouTube on
the evening of December 18, was made by Normand Archambault,
Loïc Mireault and Félix Marquis-Poulin, students at Centre NAD, in
the production simulation workshop class of the Bachelors
degree in 3D Animation and Digital Design.
According to the post, “Both the eagle and the kid were created in 3D
animation and integrated in to the film afterwards.”
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When is an image fake, and when
is it merely enhanced?
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Final Report
• 1. XMP Analysis. The XMP analysis reflects an incomplete understanding of the Photoshop
metadata and also paraphrases the contents in a misleading way. The referenced block of
metadata merely indicates that the file was adjusted in the Adobe Photoshop Camera Raw
module on multiple occasions before it was opened in Photoshop and then saved out as a
JPEG. In fact, this metadata does not track whether multiple files were composited.
• 2. Error Level Analysis. The forensic analysis of the JPEG compression as performed by
error level analysis (ELA) does not provide a quantitative or reliable analysis of photo
manipulation. This analysis frequently mis-identifies authentic photos as altered and fails to
identify altered images, and as such is not a reliable forensic tool.
• 3. Shadow Analysis. The shadow analysis is flawed in its logic and conclusions. It is true
that linear constraints that connect points on an object with their corresponding points on the
shadow should intersect at a single point (assuming the presence of a single light source).
The location of this intersection point, however, cannot be used to reason about the
elevation of the light in the scene. The intersection point is simply the projection of the light
source into the image plane. This projected location can be anywhere in the image
(including below the ground plane) depending on where the photographer is oriented relative
to the sun.“
• Dr. Hany Farid
WPP Report:The integrity of the
Image (Nov. 2014)
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Current practices and accepted
standards relating to the
manipulation of still images in
photojournalism and documentary
photography.
Media organizations
prohibit the alteration of
images beyond
traditional darkroom
techniques.
It means – as first – that the
alteration of images – where
alteration means the digital
addition or subtraction of
elements is forbidden
The Case of Steve McCurry: What Is
'Truth' in Photography?
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The Case of Steve McCurry: What Is
'Truth' in Photography?
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Faida di Locri: un falso alibi
basato su un video
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Social (Multimedia) Forensics
• Image and Video Phylogeny
ReVeal project
Social (Multimedia) Forensics
• Uploading an image on a Social Network
- The process alters images
- Resize
- Rename
- Meta-Data deletion/editing
- Re-Compression
- NEW JPEG file Structure
M. Moltisanti, A. Paratore, S. Battiato, L. Saravo - Image Manipulation on Facebook for Forensics
Evidence – ICIAP 2015, LNCS 2015;
O. Giudice, A. Paratore, M. Moltisanti, S. Battiato - A Classification Engine for Image Ballistics of
Social Data – (Arxiv 2016 No. 1699257) http://arxiv.org/abs/1610.06347
Social (Multimedia) Forensics (2)
• Uploading an image on a Social Network- The process alters images
- Each Social Network Service makes differentalterations
Social Network
Fingerprint
on Uploaded
Images
Social/Visual
GeoLocalization
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Battiato, S., Farinella, G. M., Milotta, F. L., Ortis, A., Addesso, L., Casella, A., Torrisi, G.
(2016, June). The Social Picture. In Proceedings of the 2016 ACM on International
Conference on Multimedia Retrieval (pp. 397-400). ACM.
The Social Picture
S. Battiato, G.M. Farinella, F.L.M. Milotta, A. Ortis, L. Addesso, A. Casella, V.D’Amico, G. Torrisi, “The Social Picture”, In Proceedings of ACMInternational Conference on Multimedia Retrieval (ICMR) 2016, New York.
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The Social Picture
S. Battiato, G. M. Farinella, F. L. M. Milotta, A. Ortis, L. Addesso, A. Casella, V. D'amico, G. Torrisi, The Social Picture, ACM International Conference on Multimedia Retrieval 2016
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Furnari, Antonino, Giovanni Maria Farinella, and Sebastiano Battiato. "Recognizing Personal Contexts from Egocentric Images"Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. 2015
A. Furnari, G. M. Farinella, S. Battiato, “Segmenting Egocentric Videos to Highlight Personal Locations of Interest”, IEEE InternationalWorkshop on Egocentric (First-Person) Vision – in conjunction with the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition, Las Vegas, (2016)
A. Furnari, G. M. Farinella, S. Battiato, "Recognition of Personal Locations from Egocentric Videos" IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2016
First Person Vision
Recognizing Personal Contexts
Datasets are available online: http://iplab.dmi.unict.it/PersonalContexts/
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Final Tips
• Ogni singolo caso va attenzionato in
maniera “dedicata”
• E’ frequente anche il caso in cui non si
riesca ad estrarre alcuna info utile
• Evitare approcci approssimativi ;)
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Conclusioni
• Le tecniche di Image (video) Forensic costituisconosicuramente un ulteriore strumento di indagine adisposizione degli investigatori per poter estrarre ed inferire,utili informazioni dalle immagini (e dai video) digitali anchenel caso di dispositivi mobili.
• Per essere in grado di recuperare o di inferire delle evidenzedi prova è comunque necessaria una adeguata competenzaspecifica che richiede uno studio sistematico deifondamenti della teoria dell'elaborazione delle immaginie dei video digitali. I software esistenti agevolano il lavorodegli investigatori ma non riescono per forza di cose adautomatizzare in maniera sistematica ed efficiente talioperazioni e richiedono l'ausilio di professionisti esperti.
Prof. Sebastiano Battiato
Dipartimento di Matematica e Informatica
University of Catania, Italy
Image Processing LAB – http://iplab.dmi.unict.it
iCTLab - www.ictlabsrl.it
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Referenze (1)
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Forensics Uses of Digital
Imaging – Second Editiondi John C. Russ
CRC Press
ISBN 978-1498733076
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Referenze (2)
Elaborazione delle Immagini
Digitali - terza edizionedi Gonzalez, Woods - Ottobre 2008
Pagine:840
Euro 53,00 (on line 45 euro)
ISBN 9788871925066
Capitoli 1-5, 10
http://hpe.pearson.it/gonzalez
http://www.imageprocessingplace.com
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Referenze (3)
Fondamenti di Image
Processingdi S. Battiato, F. Stanco
Ottobre 2006 Pagine: 150 Prezzo: 20 Euro –
EdiArgo ISBN: 88-88659-49-8
Survey
• Matthew C. Stamm, Min Wu and K. J. Ray Liu,
Information Forensics: An Overview of the First
Decade (2013), in: IEEE Access, 1(167-200)
• Alessandro Piva, An Overview on Image Forensics
(2013), in: ISRN Signal Processing, 2013 (Article ID
496701, 22 pages)
- C. Baron - Adobe Photoshop Forensics – Sleuths,
Thruts, and Fauxtography – Thomson Course
Tehcnology - 2009
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On line ResourcesTutorial by Prof. Hany Farid - Digital Image Forensics:
lecture notes, exercises, and matlab code for a survey
course in digital image and video
forensics. http://www.cs.dartmouth.edu/farid/downloads/tutor
ials/digitalimageforensics.pdf
Special Issue on Multimedia in Forensics, Security and
Intelligence - IEEE Multimedia Magazine Vol. 19, Issue 1,
pp. 17-19, 2012
SOFTWARE: Amped5, Authenticate, Adroit, Four&Six, Izitru,
Ghiro, …
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Main Scientific PublicationsM.Moltisanti, A.Paratore, S. Battiato, L. Saravo - Image Manipulation on Facebook for
Forensics Evidence – ICIAP 2015, LNCS 2015;
F. Galvan, G. Puglisi, A. R. Bruna, S. Battiato, First Quantization Matrix Estimation from
Double Compressed JPEG Images, IEEE Transactions on Information Forensics and
Security, 2014
S. Battiato, G. M. Farinella, E. Messina, G. Puglisi - Robust Image Alignment for Image
Authentication and Tampering Detection – IEEE Transactions on Information Forensics
& Security, Vol. 7 – Issue 4, pp. 1105-1117, 2012.
S. Battiato, G. M. Farinella, G. Puglisi, D. Ravì – Aligning Codeboooks for Near
Duplicate Image Detection – Multimedia Tools and Applications - Springer 2013.
S. Battiato, G. Messina - Digital Forgery Estimation into DCT Domain - A Critical Analysis
- In Proceedings of ACM Multimedia 2009 - Workshop Multimedia in Forensics - Bejing
(China), October 2009.
S. Battiato, G.M. Farinella, G.C. Guarnera, T. Meccio, G. Puglisi, D. Ravì, R. Rizzo - Bags
of Phrases with Codebooks Alignment for Near Duplicate Image Detection – In
Proceedings of ACM Multimedia – Workshop Multimedia in Forensics, Security and
Intelligence (MiFor 2010) – Florence (Italy), October 2010;
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IISFA memberbook• S. Battiato, G. Messina, R. Rizzo - Image Forensics - Contraffazione Digitale e Identificazione
della Camera di Acquisizione: Status e Prospettive - Chapter in IISFA Memberbook 2009
DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A. Attanasio - Experta, Italy 2009;
• S. Battiato, G.M. Farinella, G. Messina, G. Puglisi - Digital Video Forensics: Status e Prospettive -
Chapter in IISFA Memberbook 2010 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A. Attanasio -
Experta, Italy 2010
• S. Battiato, G.M. Farinella, G. Puglisi - Image/Video Forensics: Casi di Studio - Chapter in IISFA
Memberbook 2011 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A. Attanasio - Experta, Italy 2012.
• S. Battiato, M. Moltisanti – Tecniche di Steganografia su Immagini Digitali – Chapter in IISFA
Memberbook 2012 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A. Attanasio - Experta, Italy (2013)
• S.Battiato, F. Galvan, M. Jerian, M. Salcuni - Linee Guida per l'autenticazione Forense di
Immagini – Chapter in IISFA Memberbook 2013 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A.
Attanasio - Experta, Italy (2013)
• S. Battiato, A. Catania, F. Galvan, M. Jerian, L.P. Fontana – Acquisizione ed Analisi Forense di
Sistemi di Videosorveglianza - Chapter in IISFA Memberbook 2014 DIGITAL FORENSICS - Eds.
G. Costabile, A. Attanasio - Experta, Italy 2015
• S. Battiato, O. Giudice, A.B Paratore - "Social" Image Forensics: Status e Prospettive - Chapter
in IISFA Memberbook 2016 DIGITAL FORENSICS - Eds. G. Costabile, A. Attanasio, M. Ianulardo -
Edizioni In Magazine/Menabò Group, Italy 2016
Scuola Superiore della Magistratura - 2 Febbraio 2017
Sicurezza e Giustizia• S.Battiato, F. Galvan - Introduzione alla Image/Video Forensics - Sicurezza e
Giustizia - Numero I/MMXIII - pp. 42-43 – 2013.
• S.Battiato, F. Galvan - La Validità Probatoria Delle Immagini e dei Video-
Sicurezza e Giustizia - Numero II/MMXIII - pp. 30-31 – 2013
• S.Battiato, F. Galvan - Ricostruzione Di Informazioni 3d A Partire Da Immagini
Bidimensionali - Sicurezza e Giustizia ( n.IV_MMXIII ) – 2014
• S.Battiato, F. Galvan - Verifica dell'Attendibilità di un Alibi Costituito da
Immagini o Video - Sicurezza e Giustizia - Numero II/MMXIV - pp. 47-50 – 2014.
• Rundo, E. Tusa, S. Battiato - Medical Image Enhancement nei Procedimenti
Giudiziari Medico-Legali in ambito Oncologico - Sicurezza e Giustizia - Numero
I/MMXVI - pp. 53-56 – 2016
• S. Battiato, G. Tessitore - La Stima dell'Errore nella Determinazione dell'Altezza
di un Soggetto - Sicurezza e Giustizia - Numero 4/MMXVI - pp. 38-41 - 2016
• See more at: http://www.sicurezzaegiustizia.com/
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Conclusions
• Forensics Image and Video Enhancement
is now a consolidated field but new
intriguing challenges emerge every day.
• Among other, current trends include:
– Big Data analysis (e.g. Social Network) by
«deep» paradigm?
– Advanced Video Synopsis (First-person-
Vision)
– Semantic Exploitation of user-generated
content
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Further Credits
• Amped (www.amped.it)
• Undergraduate course: Computer
Forensics – University of Catania
(http://www.dmi.unict.it/~battiato/CF.html)
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www.iciap2017.com
AREA: Information Forensics and Security
DEADLINE: 22 March, 2017
Invited Speaker: Prof. Fernando Peréz-Gonzalez
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Main Contacts
Further Info
Image Processing Lab
Università di Catania
www.dmi.unict.it/~iplab
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