A direção de pesquisa
Explorar sistemas de inspeção visual que transformem coleções de imagens em relatórios estruturados sobre o estado dos objetos, mapas de defeitos e anotações semânticas. A inspeção de veículos e a análise de imagens sintéticas oferecem contextos concretos de pesquisa.
Perguntas centrais
- Como um resultado de inspeção pode manter o vínculo com a evidência visual que o sustenta?
- Qual é a confiabilidade dos sinais de defeitos e de conteúdo sintético diante de mudanças na iluminação, nos pontos de vista e na qualidade da imagem?
Mecanismos e abordagens
- Imagens de veículos em alta definição
- Detecção de objetos
- Segmentação semântica
- Reconhecimento de danos
- Navegação de evidências de miniaturas a visualizações ampliadas
- Indexação visual
- Análise de artefatos em imagens sintéticas
- Relatórios de inspeção gerados por IA
Aplicações e resultados possíveis
- Possíveis produtos de inspeção
- Interfaces de navegação de evidências
- Formatos de relatórios de estado
- Experimentos de análise de autenticidade
O que precisa ser validado
Avaliar a confiabilidade do modelo, os falsos positivos, a capacidade de generalização e a incerteza. Um sinal de autenticidade não constitui uma prova por si só.
Conexões
- AI Car Inspection
- Análise forense visual
- Moderação empresarial
- NaXhioUI
Contexto de pesquisa
As aplicações educacionais, de identidade, inspeção e veracidade exigem medidas de proteção, testes e revisão humana adequadas antes de serem usadas em situações reais.