Como funciona
O motor forense do Gramavec é uma pilha de visão computacional calibrada. Cada afirmação que ele apresenta é sustentada por uma medição reproduzível, um número de referência e evidência visual que um revisor pode auditar.
De cada traço de tinta são extraídas oito famílias de características determinísticas. Sem modelo externo, sem chamada de rede — mesma entrada, mesma saída, todas as vezes.
Os limiares são derivados do conjunto público de assinaturas CEDAR. Os números abaixo são os que o motor reporta — sem inflação de marketing, sem ajustes ocultos.
0.72
AUC forense
0.37
Taxa de erro igual
0.77
FRR a FAR 1%
60+40
Autênticas + falsificadas
CEDAR é o benchmark público do Center of Excellence for Document Analysis; 60 autênticas + 40 falsificadas (n=100) é uma amostra pequena. Reportamos as quatro métricas, incluindo o pior caso (FRR a FAR=1% = 0,77), para que revisores possam auditar a diferença entre o melhor e o pior desempenho. Fonte: gramavec/forensics/calibration_cedar.json. Fixado por testes automatizados, de modo que uma regressão de calibração não pode ser publicada sem uma alteração de código.
Onde usamos o Gemini do Google no fluxo de análise, ele atua estritamente como um escriba de linguagem e visão: transcreve o contexto e explica uma medição, sem nunca produzir a pontuação numérica subjacente. A pontuação é calculada pelo motor CV determinístico descrito acima. Essa separação é estrutural — é o que nos permite dizer «medido, não previsto» e sustentar essa afirmação.
A separação de lanes na Gramavec não é decoração; é uma postura de conformidade. Tratamos a lane de descoberta e a lane forense sob classificações regulatórias distintas, e nossos textos, o tier gating e os disclaimers refletem isso de forma explícita.
Se você está avaliando a Gramavec para uma contratação regulada, solicite-nos o assurance pack: model card, divulgação do tamanho da amostra, configuração de retenção por tier e esquema do log de auditoria.
Cada comparação forense gera os mesmos quatro artefatos. Um revisor (ou um Forensic Document Examiner certificado) pode regenerá-los localmente a partir das imagens originais e auditar cada afirmação.

Cada afirmação desta página é baseada em código ou em um benchmark público. O motor está em gramavec/forensics/, os números CEDAR estão em calibration_cedar.json, e os artefatos de visualização vêm de visualize.py. Para segurança, retenção e tratamento de dados, consulte as páginas abaixo.