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Análise forense de imagens: detecção de falsificações digitais e spoofing

Processo: 08/08681-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2009
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Siome Klein Goldenstein
Beneficiário:
Instituição-sede : Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas, SP, Brasil

Resumo

A identificação de imagens que foram digitalmente adulteradas é de fundamental importância atualmente. Ao campo de pesquisas relacionado à análise de imagens para verificação de sua autenticidade e integridade denominamos Análise Forense de Imagens. Esse é um problema comum em muitas aplicações tais como em sistemas de biometria para reconhecimento de faces e de impressões digitais onde indivíduos não autorizados freqüentemente tentam burlar os sistemas em ataques conhecidos como spoofing. O setor financeiro também sofre com as falsificações. Por exemplo, alguns observadores consideram a falsificação de cheques como um dos crimes que mais cresceram nos anos 90. Diante do exposto, torna-se necessário o desenvolvimento de técnicas eficazes na detecção automática de tais falsificações. Neste contexto, estamos interessados em desenvolver soluções para esses problemas a partir de técnicas de Aprendizado de Máquina, Processamento de Imagens e Visão Computacional. Alguns de nossos possíveis domínios de aplicação são a detecção de falsificações em cheques, impressões digitais e sistemas de reconhecimento de faces. Adicionalmente, o trabalho a ser desenvolvido se encaixa também nas principais diretrizes definidas no projeto temático FAPESP 07/52015-0 --- Métodos de Aproximação para Computação Visual --- e é uma iniciativa conjunta com a Universidade do Colorado, em Colorado Springs, Estados Unidos. (AU)

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)
ROCHA, ANDERSON; SCHEIRER, WALTER; BOULT, TERRANCE; GOLDENSTEIN, SIOME. Vision of the Unseen: Current Trends and Challenges in Digital Image and Video Forensics. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 43, n. 4 OCT 2011. Citações Web of Science: 40.
ROCHA, ANDERSON; GOLDENSTEIN, SIOME. Progressive randomization: Seeing the unseen. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 114, n. 3, p. 349-362, MAR 2010. Citações Web of Science: 7.
ROCHA, ANDERSON; HAUAGGE, DANIEL C.; WAINER, JACQUES; GOLDENSTEIN, SIOME. Automatic fruit and vegetable classification from images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 70, n. 1, p. 96-104, JAN 2010. Citações Web of Science: 59.

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