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ıllı Huella digital wiki: info, historia y vídeos

  Huella digital 

En los últimos años, debido al empleo de Internet, y sobre todo a través de programas Peer to Peer, ha sucedido que millones de usuarios usaran la red con el fin entre ellos, lo que está protegido por la ley. En el caso de que material bajo copyright o bien derechos de autor se intercambiase ánimo de lucro. En el momento en que nos hallamos en un caso así brotan 2 posibilidades para impedirlo: la protección a priori y la protección a posteriori. La primera consiste en impedir que el cliente del servicio (comprador) pueda efectuar una copia del material, al paso que la segunda consiste en advertir dichas copias.Dentro de la comunidad científica hay quien piensa que la protección a priori, con el tiempo, es frágil en tanto que se puede dar con el algoritmo de protección y por consiguiente cancelarlo, de manera que en los últimos tiempos se ha comenzado a meditar en la protección a posteriori como una herramienta eficaz para combatir la piratería. Esta consiste en introducir un conjunto de bits (marca de agua digital) en los contenidos del producto de soporte electrónico que se quiere resguardar sin que esto se note en el resultado final. Si dichas marcas poseen información del comprador, esto nos deja identificarlo y en consecuencia advertir el encargado de la copia ilegal. En el momento en que nos hallamos en un caso así charlamos de huella digital (fingerprinting).

Es una tecnología, o bien técnica, para la identificación de contenido basada en una sola y compacta firma derivada de los aspectos relevantes de una grabación de audio. A través de el empleo de un algoritmo singular, las energías de una pieza de sonido se convierten en un código exclusivo para esa pieza, como ocurre con las huellas digitales para cada humano.Dentro de las peculiaridades que identifica el proceso de fingerprinting están:

Las tecnologías de audio fingerprinting, Tecnologías Basadas en Identificación (CBID, por sus iniciales en inglés) o bien los Sistemas de Reconocimiento Automático de Música (Automatic Music Recognition Systems), extraen estas peculiaridades acústicas, que son las más relevantes de una señal de audio, y las guarda en una base de datos. Estas técnicas dejan que una canción sin identificación, sea analizada para extraer estas peculiaridades, las compare con las peculiaridades guardadas en una base de datos, y se consiga una plena identificación de la pieza de audio.El término "fingerprinting" ha sido considerado por muchos años como un caso singular de "watermarking" (consistiendo en emplear "watermarking" solamente en las copias legales de una grabación). No obstante, exactamente el mismo término se ha utilizado para las técnicas que asocian una señal de audio a una secuencia numérica considerablemente más corta (la huella o bien "fingerprint"), y utiliza esta secuencia para identificar la señal de audio.Comparada con Watermarking esta técnica es menos frágil a ataques y distorsiones, puesto que al alterar o bien distorsionar una Fingerprinting original se alteraría la calidad del sonido de la señal. Esto sucede pues las peculiaridades que extrae el proceso de fingerprinting son componentes propias más relevantes perceptualmente de la pieza de audio.Entre las áreas de aplicaciones se hallan IA, Procesamiento de señales, Bases de datos, Information Retrieval, Reconocimiento de patrones, y Monitoreo de extractos de audio reproducidos por radiodifusión (broadcasters) y webcasters para control de derechos de autor.

Monitoreo de transmisiones de radio para propósitos estadísticos

• Audible Magic: Es un programa que radica en servidores y marcha como proxy controlando los datos que pasan por exactamente el mismo. El programa incorpora un avanzado sistema de identificación basado en contenidos, bautizado con el nombre de CBID (Content Based Identification). Hoy en día su sistema de fingerprinting es capaz de reconocer hasta tres,5 millones de canciones, si bien tiene una alta escalabilidad que le deja medrar con el tiempo.Por el instante el programa solo es capaz de identificar ficheros MP3, si bien sus desarrolladores piensan que una próxima versión del mismo va a poder impedir la libre descarga de ficheros de un determinado tipo."Perceptible Magic" hoy en día es probado en la Universidad estadounidense de Wyoming con buenos resultados y según lo que parece la mitad del ancho de banda de la red universitaria es empleado por los estudiantes para el intercambio de ficheros.
  
• BMAT Vericast: Es un sistema global de identificación de música que controla millones de canciones en más o menos dos mil radios y televisiones de más de cincuenta países. La solución ofrece una identificación a tiempo real y reportes auditables basados en la huella digital o bien fingerprint del audio que es resistente a perturbaciones de la señal como en un canal degradado o bien estruendoso, cuando la música se utilice de fondo, etc.
  
• Nielsen BDS (Nielsen Broadcast Data Systems): Es un programa para el seguimiento aéreo para la industria del entretenimiento. Nielsen BDS atrapa más de cien millones de canciones anualmente de más de mil seiscientos estaciones de radio, radio satélites y canales de música por cable para más de ciento cuarenta tiendas en los Y también.U. y treinta en Canadá. La información de Nielsen BDS es usada solamente por Billboard y por R&R (Radio & Records) para la clasificación en la lista de hits de canciones en las transmisoras.
  
• Muzicast: Provee información general de la música en radio y TV, ofertando gráficas, seguimiento de títulos, análisis de estrategias de programación y canciones más vendidas. La información es actualizada en tiempo real.

Filtros para Peer to Peer (Peer to peer)

• TRM: Es una tecnología de fingerprinting de la compañía Relatable®, que deja a los usuarios gozar de su música en diferentes formatos como MP3, CD quemados o bien dispositivos portables y al tiempo deja que el servidor de música (Music Server Provider) monitoree la introducción y trasferencia de música, con derechos de autor, en cualquier formato entre la comunidad de miembros.
  
• BayTSP’s Content Authentication Platform (CAP): Es un sistema renovador que emplea múltiples tecnologías de Fingerprinting y Watermarking para monitorear, y así prevenir, la copia ilegal de materiales con derechos de autor compartidos en Internet.

Bases de datos para identificación y clasificación de contenido

• MusicBrainz: Compendia información sobre artistas, sus trabajos discográficos, y de las relaciones entre ellos. Para cada álbum son por lo menos guardados el título, el nombre de las canciones y la longitud de cada una, de manera adicional se puede guardar el país y data de lanzamiento, y el ID del CD aparte de su fingerprinting.

Sistemas de identificación y clasificación de contenido

Las siguientes tecnologías y productos comerciales identifican y clasifican el contenido de particulares piezas de audio incluso si la señal de audio se ha sometido a determinado grado de modificación. En estas modificaciones se hallan transformaciones lineales como cambios de nivel o bien restricción de ancho de banda, que son comunes en el caso de la radiodifusión y transformaciones no lineales como conversiones al formato MP3.

• MusicDNS es un servicio de fingerprinting acústico y un kit de desarrollo de software para estos fines, desarrollado por MusicIP. MusicDNS da un procedimiento simple y simple de emplear para la identificación acústica de música digital y para la adquisición de metadata adecuada. Con tecnología patentada de reconocimiento acústico, MusicDNS indentifica consistentemente exactamente la misma grabación musical digital, sin tomar en consideración el idioma o bien el formato del fichero de audio. Y para sostener actualizada la base de datos, deja que el público generalmente pueda añadir datos de música a través de un proceso muy simple.
  
• Gracenote: El programa Gracenote Mobile MusicID™, de la compañía de música digital Gracenote, utiliza un formato de fingerprinting y tecnología de busca, conjuntado con la base de datos "Gracenote Global Media Database®", la que es la base de datos de información de música más grande del planeta, para dar una solución robusta al inconveniente de identificación musical.
  
• MusicTrace: La técnica aplicada por este software identifica el material de audio utilizando un procedimiento robusto de comparación y contenidos anteriormente registrados. Este sistema puede reconocer piezas de audio que están incompletas y en adición, puede reconocer entre múltiples versiones de una grabación de música; aun puede distinguir entre múltiples grabaciones de una particular pieza de música tradicional.

Grupos de investigación que trabajan en el tema y proyectos que tienen relacionados

• Music technology group - Universitat Pompeu Fabra

El Music Technology Group (MTG) de la Universitat Pompeu Fabra de Barna y de su Instituto Audiovisual, es experto en sonido y música por PC. Con más de cuarenta estudiosos provenientes de diferentes disciplinas y complementarios, el MTG lleva a cabo investigaciones en temas como procesamiento y síntesis de sonido, análisis de contenido de la música, descripción y transformación; sistemas interactivos de música.

El conjunto opera en su centro de investigación, TEKANO. El equipo cuenta con más de diez ingenieros enormemente capacitados y son especialistas en el desarrollo de las tecnologías avanzadas de multimedia:

*Adquisición: De música, vídeos, texto*Análisis: Reconocimiento, interpretación y estadística*Consolidación: Almacenaje y modelización*Radiodifusión: Internet, streaming, web 3D, inalámbrico, tv interactiva.

Este conjunto de investigación trabaja en audio watermarking y en tecnologías de marcación de audio para identificación de canales y programas. En el entorno digital estas tecnologías habilitan que los programas sean identificados. Este equipo asimismo hace investigación en las áreas de reconocimiento facial, recuento y rastreo de personas y reconocimiento de voz.

• Signal and multimedia processing group

Es un conjunto del departamento de ingeniería electrónica y de informática de la universidad de Ryerson en la ciudad de Toronto, Canada, que hace investigación en sistemas de comunicaciones, procesamiento de señales digitales, sistemas de comunicación móviles y wireless, telemedicina, procesamiento de señales multimedia y comunicaciones por PC.

Lector de huellas digitales para el control de horas de empleados

Los sistemas de control horario por el procedimiento de lector de huella digital usan unos terminales para la atrapa de la información que reemplazan a los viejos relojes de fichar. Evita el fichaje de unos trabajadores por otros con un mayor nivel de seguridad y precisión.

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