Loading…
Come funziona
Il motore forense di Gramavec è uno stack di computer vision calibrato. Ogni affermazione che presenta è supportata da una misurazione riproducibile, un valore di benchmark e prove visive che un revisore può sottoporre ad audit.
Da ogni tratto di inchiostro vengono estratte otto famiglie di caratteristiche deterministiche. Nessun modello esterno, nessuna chiamata di rete — stesso input, stesso output, ogni volta.
Le soglie sono derivate dal dataset pubblico di firme CEDAR. I numeri seguenti sono quelli che il motore riporta — nessuna inflazione di marketing, nessun tuning nascosto.
0.72
AUC forense
0.37
Tasso di errore equo
0.77
FRR a FAR 1 %
60+40
Autentiche + impostore
CEDAR è il benchmark pubblico del Center of Excellence for Document Analysis; 60 autentiche + 40 impostore (n=100) è un campione piccolo. Riportiamo tutte e quattro le metriche, incluso il caso peggiore (FRR a FAR=1 % = 0,77), affinché i revisori possano valutare il divario tra la prestazione migliore e quella peggiore. Fonte: gramavec/forensics/calibration_cedar.json. Bloccato da test automatici, così che una regressione di calibrazione non possa essere rilasciata senza una modifica al codice.
Laddove utilizziamo Gemini di Google nel flusso di analisi, esso agisce rigorosamente come uno scrivano lingua-e-visione: trascrive il contesto e spiega una misurazione, senza mai produrre il punteggio numerico sottostante. Il punteggio è calcolato dal motore CV deterministico descritto sopra. Questa separazione è strutturale — è ciò che ci consente di dire «misurato, non predetto» e di sostenerlo davvero.
La separazione delle lane in Gramavec non è decorativa; è una postura di compliance. Trattiamo la lane di discovery e la lane forense sotto classificazioni regolamentari distinte, e i nostri testi, il tier gating e i disclaimer lo riflettono esplicitamente.
Se sta valutando Gramavec per un appalto regolamentato, ci richieda l'assurance pack: model card, divulgazione della dimensione del campione, configurazione di conservazione per tier e schema del log di audit.
Ogni confronto forense produce gli stessi quattro artefatti. Un revisore (o un Forensic Document Examiner certificato) può rigenerarli localmente dalle immagini originali e sottoporre ad audit ogni affermazione.
Ogni affermazione di questa pagina si basa su codice o su un benchmark pubblico. Il motore si trova in gramavec/forensics/, i numeri CEDAR sono in calibration_cedar.json, e gli artefatti di visualizzazione provengono da visualize.py. Per sicurezza, conservazione e gestione dei dati, consultate le pagine seguenti.