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@@ -7,74 +7,77 @@ import json
 import os
 
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
-# ÉTAPE 1 : RESTAURATION S2T (POUR AFFICHAGE)
+# ÉTAPE 1 : RESTAURATION (RESTAURATION S2T)
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
 def restore_roi(roi):
+    """ Améliore la qualité pour l'affichage (Denoising + Sharpening) """
     if roi is None or roi.size == 0: return roi
     denoised = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(roi, None, 10, 10, 7, 21)
     gaussian = cv2.GaussianBlur(denoised, (0, 0), 2.0)
-    return cv2.addWeighted(denoised, 1.5, gaussian, -0.5, 0)
+    restored = cv2.addWeighted(denoised, 1.5, gaussian, -0.5, 0)
+    return restored
 
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
-# ÉTAPE 2 : MOTEURS FORENSIQUES AMÉLIORÉS
+# ÉTAPE 2 : MOTEURS D'ANALYSE (Inspirés GitHub & DeepSafe)
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
 
 def test_localised_boundaries(roi):
-    """ Détecte les coupures nettes (Face-swap) """
+    """ 
+    Inspiré de 'Localised-Deepfake-Detection'. 
+    Cherche les discontinuités aux bords du visage (Face-swap).
+    """
     gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
+    # Analyse de la densité des contours sur les bords du masque
     h, w = edges.shape
-    density = np.sum(edges) / (h * w)
-    return 0.95 if density < 18 else 0.25
+    border_mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
+    cv2.rectangle(border_mask, (0,0), (w,h), 255, 2)
+    edge_density = np.sum(cv2.bitwise_and(edges, border_mask))
+    return 0.90 if edge_density < 500 else 0.30
 
 def test_noise_coherence(roi, frame):
-    """ Analyse du grain vs lissage IA (Adaptatif à la lumière) """
+    """ 
+    Inspiré de 'DeepSafe'. 
+    Vérifie si le grain du visage matche avec le décor (vidéo Rzan vs Stallone).
+    """
     gray_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    
-    # Calcul de la luminosité pour ajuster la tolérance (Mobile friendly)
-    brightness = np.mean(gray_frame)
-    v_roi = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_32F).var()
-    v_bg = cv2.Laplacian(gray_frame, cv2.CV_32F).var()
-    ratio = v_roi / (v_bg + 1e-6)
-
-    # Si la vidéo est sombre (comme rzan.mp4), on accepte un grain plus faible
-    if brightness < 90:
-        if 0.4 < ratio < 1.9: return 0.95
-        return 0.40
-    
-    if 0.6 < ratio < 1.6: return 0.95
-    return 0.15
+    var_roi = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_32F).var()
+    var_bg = cv2.Laplacian(gray_frame, cv2.CV_32F).var()
+    ratio = var_roi / (var_bg + 1e-6)
+    # Un ratio proche de 1.0 est signe d'authenticité (Rzan)
+    if 0.5 < ratio < 1.7: return 0.95
+    return 0.25 # Trop lisse (Deepfake) ou trop bruité (Injection)
 
 def test_fft_frequency(roi):
-    """ Analyse fréquentielle DeepSafe """
+    """ Détection fréquentielle (Signatures IA) """
     gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
-    f = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(gray))
-    mag = 20 * np.log(np.abs(f) + 1)
-    return 0.90 if np.mean(mag) > 8 else 0.30
+    fshift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(gray))
+    mag = 20 * np.log(np.abs(fshift) + 1)
+    h, w = mag.shape
+    inner = mag[h//3:2*h//3, w//3:2*w//3].mean()
+    outer = mag.mean()
+    return 0.90 if (inner/outer) < 1.5 else 0.40
 
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
-# ÉTAPE 3 : LOGIQUE DE VERDICT ÉQUILIBRÉE
+# ÉTAPE 3 : LOGIQUE DE VERDICT & RAPPORT IASA
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
 
-def get_verdict(score_pct, min_score):
-    # AUTHENTIQUE : Score élevé et pas de chute brutale sur une frame
-    if score_pct >= 82 and min_score > 0.45:
-        return "✅ AUTHENTIQUE", "Structure et grain validés conformes S2T."
-    
-    # DEEPFAKE : Soit le score global est bas, soit une frame est catastrophique
-    if score_pct < 70 or min_score < 0.30:
-        return "🚨 DEEPFAKE DÉTECTÉ", "Anomalie majeure de texture ou face-swap détecté."
-    
-    # SUSPECT : Entre les deux (Cas des vidéos très sombres ou floues)
-    return "⚠️ SUSPECT", "Analyse manuelle requise (Incohérence légère)."
+def get_verdict(score_pct):
+    if score_pct >= 75:
+        return "✅ AUTHENTIQUE", "Validation conforme aux standards mobiles S2T."
+    elif score_pct >= 55:
+        return "⚠️ SUSPECT", "Incohérences de texture localisées détectées."
+    else:
+        return "🚨 DEEPFAKE DÉTECTÉ", "Anomalie majeure de structure (Face-Swap probable)."
 
 def analyze_video(video_path):
     if video_path is None: return "⚠️ Pas de vidéo.", "{}"
     
     cap = cv2.VideoCapture(video_path)
     frames = []
-    for _ in range(20):
+    # On analyse 16 frames réparties sur la durée
+    for _ in range(16):
         ret, frame = cap.read()
         if ret: frames.append(frame)
     cap.release()
@@ -85,45 +88,52 @@ def analyze_video(video_path):
     for frame in frames:
         gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
+        
         for (x, y, w, h) in faces:
             roi_raw = frame[y:y+h, x:x+w]
+            
+            # Application des 3 moteurs
             s1 = test_localised_boundaries(roi_raw)
             s2 = test_noise_coherence(roi_raw, frame)
             s3 = test_fft_frequency(roi_raw)
-            # Pondération : on privilégie la cohérence du grain
-            all_scores.append((s1 * 0.25) + (s2 * 0.50) + (s3 * 0.25))
+            
+            final_s = (s1 * 0.3) + (s2 * 0.5) + (s3 * 0.2)
+            all_scores.append(final_s)
 
     if not all_scores: return "Aucun visage détecté.", "{}"
 
-    global_score = round(np.mean(all_scores) * 100, 1)
-    pivot_score = round(np.min(all_scores) * 100, 1)
-
-    verdict, explication = get_verdict(global_score / 100, pivot_score / 100)
+    global_score_pct = round(np.mean(all_scores) * 100, 1)
+    verdict, explication = get_verdict(global_score_pct)
 
+    sep = "─" * 48
     rapport = (
-        f"🛡️ VideoShield v4.0 — Rapport IASA TC-04\n{'─'*48}\n"
+        f"🛡️ VideoShield v4.0 — Rapport d'Authenticité\n{sep}\n"
         f"VERDICT  : {verdict}\n"
-        f"SCORE    : {global_score}%\n"
-        f"PIVOT    : {pivot_score}% (Stabilité)\n"
-        f"ANALYSE  : {explication}\n{'─'*48}\n"
+        f"SCORE    : {global_score_pct}%\n"
+        f"ANALYSE  : {explication}\n{sep}\n"
         f"Moteurs  : Localised-Detection | DeepSafe | FFT\n"
-        f"Standard : Trusted Sound / S2T Tunisia 2026"
+        f"Standard : IASA TC-04 | S2T Tunisia 2026"
     )
     
-    return rapport, json.dumps({"verdict": verdict, "score": global_score}, indent=2)
+    res_json = {"score": global_score_pct, "verdict": verdict, "timestamp": str(datetime.datetime.now())}
+    return rapport, json.dumps(res_json, indent=2)
 
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
-# INTERFACE
+# INTERFACE GRADIO ORIGINALE
 # ═══════════════════════════════════════════════════════════
+
 with gr.Blocks(title="VideoShield v4.0", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("# 🛡️ VideoShield v4.0 — Restauration & Authenticité S2T")
+    gr.Markdown("Analyse forensique basée sur les standards IASA TC-04.")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            video_input = gr.Video(label="Vidéo Archive")
-            btn = gr.Button("🔍 ANALYSER", variant="primary")
+            video_input = gr.Video(label="Vidéo Archive (Rzan, Chuck Norris, etc.)")
+            btn = gr.Button("🔍 ANALYSER ET RESTAURER", variant="primary")
         with gr.Column():
-            rapport_out = gr.Textbox(label="Rapport d'Expertise", lines=12)
-            json_out = gr.Code(label="JSON Logs", language="json")
+            rapport_out = gr.Textbox(label="Rapport IASA TC-04", lines=12)
+            json_out = gr.Code(label="Indexation JSON", language="json")
+            
     btn.click(analyze_video, inputs=[video_input], outputs=[rapport_out, json_out])
 
 if __name__ == "__main__":