Notiziario 03 / 2019

2 8 | N o t i z i a r i o O r d i n e d e g l i I n g e g n e r i d i V e r o n a e P r o v i n c i a Twitter, ecc.) [4, 5, 6]; – Enhancement/Reconstruction: restauro e/o miglioramento di immagini/ video deteriorati al fine di identificare, anche parzialmente, il contenuto originale e/o recuperare informazioni [7]; – Video Analysis: analisi di situazioni complesse caratterizzata da elementi di dinamicità volte ad esempio ad individuare dinamiche e/o comportamenti sospetti di veicoli o soggetti, spesso utilizzando fonti multiple e dove assume un ruolo fondamentale anche la procedura di acquisizione delle fonti da analizzare [7, 8]. Sebbene i primi due settori abbiano assunto particolare rilevanza nella comunità scientifica di riferimento, nondimeno gli altri ambiti sono ugualmente rilevanti sia nel campo della sicurezza (es. Video Sorveglianza) che a fini investigativi, in ambiti più tradizionali, ove risulta necessario mettere in evidenza particolari ed informazioni contenute nell’immagine. Come ampiamente evidenziato in [9], tali metodologie di analisi possono essere usate per estrarre le relative evidenze forensi solo se l’informazione è effettivamente presente, ma non possono “inventarsi” dei dati di qualsiasi natura qualora questi non ci siano. Un esempio in questo senso (purtroppo ancora molto frequente) riguarda immagini acquisite da dispositivi di videosorveglianza, che, pur registrando l’evento criminoso, risultano inutilizzabili a causa della scarsa qualità del sistema di ripresa (scarsa risoluzione, rumore, ecc.). A tal proposito segnaliamo l’interessante studio di Ashby [10], pubblicato nel 2017, che riporta le statistiche di utilizzo e di effettiva utilità nelle indagini di immagini catturate da sistemi di videosorveglianza in un periodo temporale di 5 anni all’interno del sistema dei trasporti britannico. Fondamenti di Elaborazione delle Immagini Le immagini digitali possono essere rappresentate come un segnale discreto bidimensionale (e cioè rappresentabile mediante dei numeri finiti e con una certa precisione detti pixels) in grado di replicare la sensazione percettiva legata alla visione di una scena reale. Diversamente da una macchina fotografica tradizionale, una fotocamera digitale utilizza, al posto della pellicola, un sensore costituito da milioni di elementi fotosensibili in grado di catturare l’immagine e trasformarla in un segnale elettrico di tipo analogico. Gli impulsi elettrici catturati dal sensore, la cui intensità varia a seconda della luce che colpisce il singolo fotorecettore, vengono convertiti e trasformati in un flusso di dati digitali. Questo procedimento è detto campionamento spaziale e determina la cosiddetta “risoluzione” degli apparati di acquisizione, che viene solitamente misurata in MegaPixels. All’aumentare della risoluzione corrisponde una migliore accuratezza nella rappresentazione dei dettagli. Prima che la luce della scena fotografata raggiunga il sensore, essa attraversa un sistema di lenti e di filtri che consente ad ogni pixel di catturare informazioni riguardanti ciascuna delle tre componenti di colore (rosso-verde-blu) in cui la luce Sitografia e Bibliografia [1] M. Pollitt - A history of digital forensics - Advances in Digital Forensics VI pp. 3-15, 2010 [2] R. Böhme, F.C. Freiling, T. Gloe, M. Kirchner - Multimedia Forensics Is Not Computer Forensics - Proceedings of International Workshop on Computer Forensics, pp. 90-103, 2009 [3] S. Battiato, O. Giudice, A. Paratore - Multimedia Forensics: discovering the history of multimedia contents – In ACM Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technology, 2016; [4] 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; [5] 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; [6] O. Giudice, A. Paratore, M. Moltisanti, S. Battiato - A Classification Engine for Image Ballistics of Social Data – In Proceedings of International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP) 2017, Springer LNCS, Vol.10485, pp. 625-636;§ [7] S. Battiato, G.M. Farinella, G. Puglisi - Image/ Video Forensics: Casi di Studio Chapter in IISFA Memberbook (2011); [8] 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; [9] Hany Farid, Photo Forensics – MIT Press - November 2016; [10] M.P.J. Ashby - The Value of CCTV Surveillance Cameras as an Investigative Tool: An Empirical Analysis – European Journal on Criminal Policy and Research – pp.1-19, 2017;