ChaSAM: an architecture based on perceptual hashing for image detection in computer forensics (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; NAKAMURA, LUIS HIDEO VASCONCELOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3435027
- Subjects: CRIME POR COMPUTADOR; PRÁTICA FORENSE; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; ALGORITMOS
- Keywords: Forensic computing; perceptual hashing; image detection; similarity
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título: IEEE Access
- ISSN: 2169-3536
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, p. 104611-104628, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SANTOS, Hericson dos et al. ChaSAM: an architecture based on perceptual hashing for image detection in computer forensics. IEEE Access, v. 12, p. 104611-104628, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3435027. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Santos, H. dos, Martins, T. dos S., Barreto, J. A. D., Nakamura, L. H. V., Ranieri, C. M., Grande, R. E. de, et al. (2024). ChaSAM: an architecture based on perceptual hashing for image detection in computer forensics. IEEE Access, 12, 104611-104628. doi:10.1109/ACCESS.2024.3435027 -
NLM
Santos H dos, Martins T dos S, Barreto JAD, Nakamura LHV, Ranieri CM, Grande RE de, Rocha Filho GP, Meneguette RI. ChaSAM: an architecture based on perceptual hashing for image detection in computer forensics [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 104611-104628.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3435027 -
Vancouver
Santos H dos, Martins T dos S, Barreto JAD, Nakamura LHV, Ranieri CM, Grande RE de, Rocha Filho GP, Meneguette RI. ChaSAM: an architecture based on perceptual hashing for image detection in computer forensics [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 104611-104628.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3435027 - IS-DASPA: um sistema IoT para análise de dados provenientes do preparo de solo no agronegócio
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3435027 (Fonte: oaDOI API)
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