| Processo: | 17/22905-6 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2020 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Kelton Augusto Pontara da Costa |
| Beneficiário: | Kelton Augusto Pontara da Costa |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Bauru |
| Pesquisadores associados: | João Paulo Papa |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Reconhecimento de padrões Processamento de imagens Computação forense Redes neurais convolucionais |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Classificador Floresta de Caminhos Ótimos | marcas d'água | Perícia Forense Computacional | Redes Reurais Convolucionais | Seam Carving | Segurança em Redes de Computadores |
Resumo
Seam carving e Marcas D'água são técnicas específicas para a utilização na área de processamento de imagens, onde possuem como características a obtenção da segurança na informação, a ocultação da informação dentro de imagens, bem como a redução de tamanho das mesmas, preservando suas características. Atualmente, tais técnicas citadas, são caracterizadas como um dos principais problemas na área de segurança de imagens podendo, inclusive, prejudicar demais áreas tais como na detecção de imagens modificadas, área especificamente estudada e aplicada pela Perícia Forense Computacional. A presente proposta de projeto objetiva atuar em dois aspectos, o primeiro na detecção de imagens alteradas utilizando o classificador Floresta de Caminhos Ótimos (OPF) e as Redes Reurais Convolucionais (CNN) e, o segundo, na detecção de Marca D' agua em imagens utilizando o classificador OPF. (AU)
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