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

Processo: 16/25687-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2017
Área do 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 convolucionais   Redes neurais (computação)

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.

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