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Combinando inconsistências de iluminação e redes profundas para detecção de imagens de composição

Processo: 18/00858-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2018
Vigência (Término): 30 de junho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Tiago Jose de Carvalho
Beneficiário:Thales Augusto Paletti Pomari
Instituição-sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Campinas. Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Reconhecimento de padrões   Reconhecimento de imagem   Análise de imagens   Falsificação   Aprendizagem profunda   Redes neurais convolucionais

Resumo

Motivados pela grande disseminação de imagens por meio da internet, ferramentas que garantam a veracidade de imagens suspeitas são, cada vez mais, necessárias. Uma imagem falsa pode causar problemas de dimensões inimagináveis e este tipo de problema pode ser evitado com a pesquisa e o desenvolvimento de novas técnicas de análise forense de documentos digitais. Para órgãos como a Polícia Federal e o Poder Judiciário o uso de tais métodos são fundamentais. Um resultado de uma análise de imagem pode facilmente mudar a direção em que uma investigação está indo, por exemplo. A análise de um perito embasada por um método científico adequado é essencial no contexto de um julgamento adequado por um juiz. Este projeto propõe a investigação de um método para efetuar a detecção de imagens com falsificações do tipo composição (em inglês splicing). Nossa proposta é desenvolver um método que detecte inconsistências na iluminação das imagens utilizando mapas de iluminantes, os quais realçam esses tipos de inconsistências presentes em imagens falsas, e arquiteturas robustas de redes convolucionais profundas de forma a detectar quando e onde ocorrem falsificações do tipo composição.

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