| Processo: | 20/02211-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Anderson de Rezende Rocha |
| Beneficiário: | João Phillipe Cardenuto |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade, AP.TEM |
| Assunto(s): | Computação forense Ciência de dados Inteligência artificial Fake news |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise de Proveniência | Ciência de Dados | Forense Digital | Inteligência Artificial | Forense Digital |
Resumo Nesta pesquisa, temos como principal objetivo responder à questão de como encontrar possíveis relações entre imagens de diferentes momentos no tempo (por exemplo, como diferentes partes da imagem contribuem para criar uma composição). Esta pesquisa permitirá o desenvolvimento de uma série de soluções para analisar a proveniência de um objeto visual, permitindo verificar sua veracidade e identificar as peças que contribuíram para o seu processo de criação no caso de uma composição/falsa. Essas ferramentas serão inestimáveis para avaliar como diferentes objeto da mídia estão relacionados digital e fisicamente, analisando a dinâmica do grupo e até verificando fatos publicados em artigos de notícias, usando suas fotos como agentes para verificação de veracidade contra notícias falsas. (AU) | |
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