Codificación y compresión de datos - Cinvestav

Codificación y compresión de datos
Dr. José Juan Garcı́a Hernández
Laboratorio de Tecnologı́as de Información
CINVESTAV, Tamaulipas, México
1.
Objetivo General
Presentar los fundamentos de la compresión de datos y de la codificación de los mismos
para su protección contra errores durante la transmisión en redes de información.
1.1.
Metas
Que el alumno tenga la capacidad de utilizar técnicas eficientes de compresión de
datos de acuerdo al contexto que la aplicación requiera.
Proporcionar las técnicas y herramientas usadas en la transmisión de información
en redes de comunicación afectadas por ruido.
2.
Descripción
En el curso se presentan diversas técnicas de compresión, con y sin pérdidas, dirigidas
a comprimir texto plano y señales multimedia. Se analizan los conceptos de entropı́a,
cantidad de información, información mutua y canales de información. Los esquemas de
codificación para la detección y la corrección de errores son discutidos. Los parámetros
fundamentales que describen a un código corrector son definidos e interpretados dentro del
marco de la transmisión digital de la información. Finalmente, se exploran esquemas de
inserción de datos en señales multimedia y la protección de los mismos utilizando códigos
correctores de errores.
3.
3.1.
Contenido del curso
Introducción a la Teorı́a de la Información.
Reseña histórica y objetivos de la Teorı́a de la Información.
Fuentes de información.
1
3 Contenido del curso
3.2.
Entropı́a y cantidad de información
Medida de información: entropı́a de Shannon.
Entropı́a condicional, entropı́a conjunta.
Información mutua.
3.3.
Compresión entrópica de datos
Teorema de codificación de fuentes de Shannon.
Códigos decodificables de forma única. Desigualdad de Kraft-McMillan.
Teorema de codificación de sı́mbolos.
Códigos óptimos.
3.4.
Compresión con pérdidas
Procesamiento digital de señales para compresión con pérdidas.
Compresión de señales de audio.
Compresión de imágenes digitales.
Compresión de videos.
Estándares de compresión.
3.5.
Capacidad de canal y Segundo teorema de Shannon
Definición de capacidad de un canal.
Teorema de codificación de fuentes con ruido (segundo teorema de Shannon).
3.6.
Códigos detectores y correctores de errores
Códigos de detección de errores.
Códigos de corrección de errores.
Códigos sistemáticos.
Códigos no binarios.
2
4 Evaluación
3.7.
3
Marcas de agua digitales
Comunicaciones secretas, medios digitales como canales subliminales.
Espectro disperso.
Comunicación con información lateral.
Teorı́a de la Información en la esteganografı́a.
Problemas abiertos.
3.8.
Casos de estudio
Corrección de errores de datos esteganográficos en presencia de ataques intencionales
y no intencionales.
4.
Evaluación
Exámenes: 50 % Presentaciones: 20 % Proyecto: 30 %
Referencias
[1] Claude E. Shannon. The Mathematical Theory of Commmunication (University of
Illinois Press, 1998), reprint edition.
[2] Fazlollah Reza. An Introduction to Information Theory (Dover, 2010), reprint edition.
[3] Robert M. Gray. Entropy and Information Theory (Springer, 2011), 2nd edition.
[4] Stefan M. Moser. A Student’s Guide to Coding and Information Theory (Cambridge
University Press, 2012), 1st edition.
[5] Jessica Fridrich. Steganography in Digital Media: Principles, Algorithms, and Applications (Cambridge University Press, 2009), 1st edition.
[6] Frank Y. Shih. Digital Watermarking and Steganography: Fundamentals and Techniques (CRC Press, 2011), 1st edition.