基于上下文语义信息的凭证篡改检测研究

作     者：李佩 王伟 刘勇 王义 LI Pei;WANG Wei;LIU Yong;WANG Yi

作者机构：蚂蚁集团重庆蚂蚁消费金融有限公司重庆400060 

出 版 物：《陕西师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shaanxi Normal University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2024年第52卷第3期

页      面：120-126页

学科分类：12[管理学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：图像篡改检测 篡改区域定位 语义分割 神经网络 深度学习 

摘      要：在消费金融服务场景下,存在用户逾期还款的情况。在逾期协商还款过程中,少量用户篡改图像凭证,实现不当得益。这些篡改集中在个人信息、印章、出具单位等具有很强的上下文语义联系内容上。基于此,在传统空域直接像素空间RGB和频域离散余弦变换(discrete cosin transform,DCT)作为判别特征的基础上,引入了文字块、印章块的位置关系和反卷积网络,实现了一种包含语义关系的端到端全卷积神经网络模型。该模型在天池2022年“真实场景篡改图像检测挑战赛的数据集上,相对于传统模型平均交并比有3.97%的提升,在实际凭证图像篡改判断中,提升了3.7%的篡改检测准确率。