José Juan García Hernández

Investigador Titular "Cinvestav 3C", SNII 1

Cinvestav Tamaulipas

834 107 0220. Ext 1143

jjuan.garcia@cinvestav.mx

Semblanza:

Obtuvo los grados de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica, Maestría en Ciencias de Microelectrónica y Doctorado en Comunicaciones y Electrónica por el Instituto Politécnico Nacional entre 2001 y 2008. Antes de incorporarse al Cinvestav, mantuvo una posición postdoctoral en el INAOE entre 2008 y 2010. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) y miembro con derecho a voto de la Audio Engineering Society (AES).

Líneas de investigación:

• Procesamiento de señales para seguridad: Aplicar distintas estrategias para brindar seguridad a señales de naturaleza diversa utilizando técnicas de ocultamiento de datos y cifrado homomórfico.
• Implementaciones hardware para DSP: Diseñar arquitecturas hardware específicas para acelerar algoritmos de procesamiento digital de señales.
• Análisis forense de señales: Identificar procesamientos previos de señales manipuladas, usualmente, con fines deshonestos.

Proyectos relevantes:

• SEP-CONACyT, Ciencia Básica, “Sistemas de alta capacidad de inserción de datos en medios digitales y su implementación en arquitecturas hardware”.
• CONACyT, Solución de Problemas Nacionales, “Esquema de Comunicaciones Secretas Utilizando Marcas de Agua Digitales”.
• CONACyT, Solución de Problemas Nacionales, “Detección de doble compresión de audio y video utilizando ensambles de clasificadores para aplicaciones de análisis forense”.

Publicaciones recientes y/o relevantes:

• Jose Juan Garcia-Hernandez, Victor Alejandro Briones-Segovia, and Claudia Feregrino-Uribe. On a self-recovery digital watermarking scheme robust against spatial and temporal attacks on compressed video. Journal of the Franklin Institute. 2023; 360(17); 13482–13508. DOI: 10.1016/j.jfranklin.2023.09.032
• José Juan García-Hernández, Claudia Feregrino-Uribe, Alejandra Menendez-Ortiz, and Dan W. Robledo-Cruz. Evaluation of a Framework for Robust Image Reversible Watermarking. Applied Sciences. 2022; 12(14):7242. https://doi.org/10.3390/app12147242
• Jose Juan Garcia-Hernanez and Wilfrido Gomez Flores. “Detection of AAC compression using MDCT-based features and supervised learning.” Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, Vol. 34, 451-468, (2022). URL: doi.org/10.1080/0952813X.2021.1882003
• Juan Jose Gomez-Ricardez and Jose Juan Garcia-Hernandez. “A low distortion audio self-recovery algorithm robust to discordant size content replacement attack.” Computers, Vol. 10, 1-17 (2021). URL: doi: 10.3390/computers10070087
• J. J. Garcia-Hernandez. “On a key-based secured audio data-hiding scheme robust to volumetric attack with entropy-based embedding.” Entropy, ISSN 1099-4300, Vol. 21, 1–16 (2019). URL: https://doi.org/10.3390/e21100996
• A. Menendez-Ortiz, C. Feregrino-Uribe, R. Hasimoto-Beltran, and J. J. Garcia-Hernandez. “A Survey on Reversible Watermarking for Multimedia Content: A Robustness Overview.” IEEE Access, ISSN 2169-3536, Vol. 7, 132662–132681 (2019). doi: 10.1109/ACCESS.2019.2940972.
• A. Menendez-Ortiz, C. Feregrino-Uribe, and J. J. Garcia-Hernandez. “Framework for audio reversible watermarking robust against content replacement with signal restoration capabilities.” Journal of The Franklin Institute, ISSN 0016-0032, Vol. 356, 6793–6816 (2019). URL: https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.06.019
• J. J. Garcia-Hernandez and J. J. Gomez-Ricardez. “Hardware Architecture for an Audio Fingerprinting System.” Computers and Electrical Engineering, ISSN 0045-7906, Vol. 74, 210–220 (2019). URL: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.01.017