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📊 Capítulo 3.5 – Níveis de Confiança e Margem de Erro nas Identificações
Transparência e precisão no reconhecimento por imagem
No CCMBR Visor, o processo de identificação por imagem vai muito além de “acertar ou errar”.
O sistema trabalha com níveis de confiança, que indicam o quanto a IA acredita estar correta na sugestão apresentada.
Essa abordagem é essencial para:
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Oferecer uma experiência transparente ao usuário
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Permitir comparações entre possibilidades
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Evitar identificações equivocadas
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Estimular o aprendizado da IA com base em correções humanas
🧠 O que é o “nível de confiança”?
É um número percentual (ex: 92%, 78%, 53%) que mostra a similaridade matemática entre a imagem enviada e a imagem mais próxima do banco.
Essa confiança é calculada com base nas métricas de comparação vetorial, como vimos no capítulo 2.6 (Cosine Similarity, Distância Euclidiana, etc.).
Quanto mais próximo de 100%, maior a chance da identificação estar correta.
📌 Exemplos práticos no sistema:
O sistema pode destacar visualmente o resultado mais provável, mas permite que o usuário visualize as demais possibilidades.
🧪 Faixas de interpretação da confiança
| Confiança (%) | Interpretação | Ação recomendada |
|---|---|---|
| 90% a 100% | Muito alta confiabilidade | Exibir como principal |
| 75% a 89% | Alta, mas com chance de erro visual | Oferecer visual comparativo |
| 50% a 74% | Média – pode ser peça similar | Pedir confirmação ao usuário |
| Abaixo de 50% | Baixa – reconhecimento incerto | Sugerir nova foto ou busca manual |
⚠️ Margem de erro
A margem de erro depende de diversos fatores:
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Qualidade da imagem enviada (iluminação, foco, ângulo)
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Padrões visuais muito parecidos entre peças (ex: moedas de 50 centavos de anos diferentes)
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Presença de danos, oxidação, desgaste
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Peças ainda não catalogadas no banco
Por isso, é essencial que o sistema mostre de forma clara e educativa que o resultado é uma sugestão, e não uma verdade absoluta.
🧠 IA treinada + comunidade ativa = sistema mais inteligente
Toda vez que o usuário:
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Confirma uma identificação
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Corrige a sugestão da IA
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Envia imagens de variantes ou erros raros
Ele ajuda o sistema a:
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Aprender com casos reais
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Ajustar os pesos do modelo
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Diminuir a margem de erro nas próximas buscas
Isso torna o CCMBR Visor uma plataforma em constante evolução, alimentada por inteligência e colaboração.
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