Banca de QUALIFICAÇÃO: FÁBIO SANT'ANNA LINHARES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FÁBIO SANT'ANNA LINHARES
DATA : 22/06/2026
HORA: 14:00
LOCAL: online
TÍTULO:

Caracterização de Imagens Sintéticas no Plano
Entropia–Complexidade Causal: Descritores Ordinais
Ponderados por Amplitude e Motor GPU Paralelo

PALAVRAS-CHAVES:

entropia de permutação; plano entropia–complexidade causal; caracteri-
zação de imagens sintéticas; AAPE2D; WPE; motor CUDA paralelo; detecção de imagens
geradas por IA.

PÁGINAS: 37
RESUMO:

Esta proposta apresenta o desenvolvimento e a avaliação de umpipelinede caracterização
estatística de imagens no Plano Entropia–Complexidade Causal (CECP), implementado
com motor de processamento paralelo em GPU via arquitetura CUDA/CuPy. O objetivo
central é investigar a capacidade de descritores ordinais bidimensionais, extraídos de
representações analíticas de baixo nível da imagem, em discriminar fotografias capturadas
por sensores ópticos reais — provenientes do dataset RAISE (Dang-Nguyenet al., 2015) —
de imagens geradas por modelos generativos de Inteligência Artificial (modelos de difusão
e GANs), provenientes do Synthbuster (Bammey, 2024) e do GenImage (Zhuet al., 2023).
A contribuição metodológica principal consiste na expansão sistemática do formalismo
ordinal clássico de Bandt e Pompe (Bandt; Pompe, 2002) para descritores com mecanismos
distintos de ponderação por amplitude e flutuação local: a Entropia de Permutação (PE)
clássica como linha de base; a Entropia de Permutação Ponderada (WPE) de Fadlallah
(Fadlallahet al., 2013); a variante AAPE2D linearizada inspirada em Gaudêncio et al.
(Gaudêncioet al., 2022); e as nossas contribuições rAAPE2D-norm (normalizada localmente
para invariância a contraste) e rAAPE2D-spatial. Para viabilizar o processamento em
larga escala, desenvolveu-se umkernelCUDA de Loteamento Paralelo por Grid 3D (Fused
Batch), capaz de processar simultaneamente 13 camadas cromáticas (RGB, HSV, HSL,
YCbCr, luminância) em quatro modalidades analíticas: intensidade bruta (A), diferença
cruzada de Bammey (B), gradientes direcionais de Sobel (C) e vistas GLDN-8 de Kirsch
(D).
Os experimentos definitivos, conduzidos com 174 imagens (100 reais e 74 sintéticas)
em recortes de800×800pixels, estabeleceram três resultados factuais.Primeiro, as
assinaturas CECP revelam forte separabilidade estatística: o canal Matiz (H) exibe a
maior distância euclidiana entre centróides no modo pixel bruto (d= 0,0842para AAPE2D;
d= 0,0716para PE). Ademais, constata-se uma inversão de entropia na qual as imagens
sintéticas apresentam¯Hsint>¯Hrealem todos os métodos, refletindo odenoisingiterativo
dos modelos de difusão (Ho; Jain; Abbeel, 2020; Rombachet al., 2022).Segundo, as
representações baseadas em gradiente e amplitude absorvem perturbações com estabilidade
significativamente superior; sob compressão JPEG 70, o AAPE2D reduz o deslocamento
médio no CECP em56,9%em relação à PE, e sob ruído gaussiano, a redução é de32,3%.
Terceiro, o método quantificou uma severa anisotropia nas imagens sintéticas nas oito
direções de Kirsch, onde o AAPE2D-norm amplia a separação dos polígonos direcionais no
CECP, expondo estatisticamente os artefatos artificiais (como ocheckerboard) inerentes às
redes geradoras.
Palavras-chave:entropia de permutação; plano entropia–complexidade causal; caracteri-
zação de imagens sintéticas; AAPE2D; WPE; motor CUDA paralelo; detecção de imagens
geradas por IA.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1916534 - FABIANE DA SILVA QUEIROZ
Interno(a) - 1114959 - RIAN GABRIEL SANTOS PINHEIRO
Externo(a) à Instituição - TSANG ING REN - UFPE