Em virtude do aumento da atividade de falsificação de diversos itens de bens de consumo no mundo, várias pesquisas têm surgido para o combate dessa prática. Entretanto, a maioria das técnicas se baseiam na inserção de elementos de segurança, o que não garante a autenticidade dos  produtos e sim a autenticidade do elemento de segurança que ali foi aplicado.

Para lidar com esta questão, em nosso trabalho utilizaremos como elementos de autenticação um conjunto de elementos característicos visuais, presentes no material que compõe os artefatos a serem analisados.

Temos como hipótese que um problema de autenticação de materiais pode ser resolvido de maneira similar ao problema de identificação única dos artefatos. Vale citar que, os artefatos inspecionados possuem algumas peculiaridades, como a presença restrita de informação geométrica de média ou grande escala, com semântica bem definida. Em outras palavras, os itens possuem aparência global muito semelhante entre si mas, por outro lado, possuem riqueza de informação de textura que permite a sua identificação.

A estratégia proposta se baseia em encontrar correspondências locais e globais em função dos descritores dos elementos característicos, detectados no material do artefato. Para isso, foram implementados métodos de detecção por aprendizado profundo, e uma rede siamesa própria, para gerar os descritores via vetores latentes e tratar as correspondências locais, definindo uma métrica de similaridade. As correspondências locais são agrupadas na forma de um grafo, que determina um descritor global do artefato, permitindo comparações e por fim, a identificação de um artefato em uma etapa final.

Uma versão preliminar do método proposto, aplicado ao problema de autenticação de papel moeda, apresentou resultados promissores no processo de identificação, mesmo quando consideradas as condições de variação, sejam elas mudanças fotométricas, transformações afins e pequenas alterações projetivas. Propomos então, em investigações futuras, aprimorar e validar a técnica, aplicando-a a artefatos nos quais os elementos característicos são puramente intrínsecos, sem depender da presença de elementos de segurança posteriormente introduzidos.

Due to the increase in counterfeiting of various items of consumer goods in the world, several studies have emerged to combat this practice. However, the basis of most techniques is the insertion of security elements, which does not guarantee the authenticity of the products. Only the authenticity of the security element is applied there.

To deal with this issue, in our work, we will use as authentication elements a set of characteristic visual elements present in the material that composes the artifacts to be analyzed.

We hypothesize that a materials authentication problem can be solved similarly to the artifact's unique identification problem. It is worth mentioning that the inspected artifacts have some peculiarities, such as the restricted presence of medium or large-scale geometric information with well-defined semantics. In other words, the items have a very similar global appearance to each other, but, on the other hand, they have a wealth of texture information.

The strategy used in this proposal is to search for local and global correspondences using the descriptors of the characteristic elements discovered in the material. For this purpose, we implemented deep learning detection methods, and a dedicated Siamese network that is able to generate the descriptors and process the local correspondences. In the sequel, we group the local correspondences in a graph that determines a global artifact descriptor that allows comparisons and identification of an artifact in the final step.

Such a technique in a preliminary version, applied to the problem of authentication of banknotes, showed promising results, even when considering the conditions of variation, including photometric changes, affine transformations, and small projective changes. In future investigations, we propose to improve and validate the technique, applying it to artifacts in which the characteristic elements are purely intrinsic, without depending on the presence of security elements introduced later.