Цель проекта
Разработать комплексное решение для обнаружения манипуляций и фотошопа на изображениях документов с использованием методов Computer Vision и машинного обучения.

Требования к исполнителю

• Опыт в области Computer Vision и машинного обучения
• Знание и понимание методов анализа текстур и классификации изображений
• Опыт работы с Python и библиотеками для обработки изображений и машинного обучения (OpenCV, TensorFlow, PyTorch и др.)
• Способность работать в соответствии с установленными сроками и требованиями к качеству

Требования к результатам
Эффективность детекции:

• Общая точность модели должна быть не менее 95%.
• Ошибка первого рода (ложные срабатывания, FPR): не более 1 %.
• Ошибка второго рода (проход фальшивых документов, FNR): не более 5%.

Скорость обработки: Время обработки одного документа не должно превышать 500 мс на CUDA.
Эффективность модели с различными типами данных

• Текстовые поля: Модель должна корректно идентифицировать манипуляции с текстовыми полями в документах.
• Фотографии, печати, подписи: Модель также должна идентифицировать манипуляции с изображениями (фотографии, печати, подписи).

Бюджет и сроки

• Предполагаемый бюджет и сроки выполнения задания будут обсуждаться индивидуально.

Если ваша организация обладает необходимой экспертизой и готова принять участие в этом проекте, просим отправить коммерческое предложение и портфолио на указанный электронный адрес.