| Processo: | 18/00858-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2019 |
| Área de 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 |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise Forense de Documentos Digitais | Detecção de Falsificações em Imagens | Reconhecimento de Padrões | Redes de Aprendizado Profundo | Processamento Gráfico e Reconhecimento de Padrões |
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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