Detecção de redimensionamento de imagens via Seam carving utilizando redes neurais convolucionais no contexto da forense computacional

• Processo: 16/25687-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Kelton Augusto Pontara da Costa
• Beneficiário: Luiz Fernando da Silva Cieslak
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Redes neurais (computação) Redes neurais convolucionais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Classificadores | Detecção de Redimensionamento de Imagens | forense computacional | Redes Neurais Artificiais | Redes Neurais convolucionais | Seam Carving | Aprendizado de Máquina

Resumo

Seam carving é atualmente um dos métodos mais utilizadas para redimensionar imagens. Sua popularidade se dá por ser um algoritmo simples e que mantém o conteúdo da imagem. Porém, esta técnica também é usada para retirar objetos e pessoas das imagens, o que pode causar problema para a Perícia Forense Computacional. A presente proposta de iniciação científica objetiva a criação de uma técnica de detecção do processo de seam carving sem ter o conhecimento da imagem original, baseando-se nas características da imagem e das propriedades de textura da imagem providas pelo Local Binary Pattern e utilizando as técnicas de Rede Neural Convolucional, que determina se a imagem é original ou se passou pelo processo de seam carving. O método proposto de detecção pretende servir como auxílio para os pesquisadores nas área de computação forense e computação cognitiva, comparando a sua eficácia com a dos métodos já existentes.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DA SILVA CIESLAK, LUIZ FERNANDO; PONTARA DA COSTA, KELTON AUGUSTO; PAPA, JOAO PAULO; IEEE. Seam Carving Detection Using Convolutional Neural Networks. 2018 IEEE 12TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INFORMATICS (SACI), v. N/A, p. 5-pg., 2018-01-01. (13/07375-0, 14/12236-1, 16/25687-7, 16/19403-6)