Resumen

Este artículo propone una novedosa estrategia de fusión segura de datos basada en la detección de imágenes comprimidas y la marca de agua; en concreto, el algoritmo explota la dispersión en la codificación de imágenes. El enfoque se basa en la regularización l1-norm, habitual en la detección compresiva, para mejorar la detección de la dispersión en redes de sensores multimedia inalámbricas. Los algoritmos resultantes dotan a los nodos sensores de capacidades de aprendizaje y les permiten aprender la estructura dispersa a partir de los datos de imágenes fijas, y también utilizan el enfoque de marca de agua para lograr un mecanismo de autenticación. Analizamos el volumen total de transmisión y el consumo de energía de cada nodo, y resumimos los valores máximos de la relación señal/ruido del método propuesto. También mostramos cómo seleccionar de forma adaptativa el parámetro de muestreo. Los resultados de la simulación ilustran las ventajas de la estrategia propuesta para la fusión segura de datos.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:algoritmos dotan a los nodos sensores, análisis del rendimiento del consumo de energía, novedosa estrategia de fusión segura de datos, redes inalámbricas de sensores multimedia, detección de imágenes comprimidas, fusión segura de datos, datos de imágenes fijas, volumen total de transmisión, dispersión, resultados de simulación
• Keywords:algorithms endow sensor nodes, energy consumption performance analysis, novel secure data fusion strategy, wireless multimedia sensor networks, compressed image sensing, secure data fusion, still image data, total transmission volume, sparsity, simulation results