論文の概要: OCR Graph Features for Manipulation Detection in Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05158v2
• Date: Mon, 14 Sep 2020 15:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 03:18:37.748147
• Title: OCR Graph Features for Manipulation Detection in Documents
• Title（参考訳）: 文書操作検出のためのocrグラフ機能
• Authors: Hailey James, Otkrist Gupta, Dan Raviv
• Abstract要約: OCR(Optical Character Recognition)を用いたグラフ特徴量を利用したモデルを提案する。 本モデルは,OCR特徴量に基づいてランダムな森林分類器を訓練することにより,変化を検出するためのデータ駆動型手法に依存している。 我々は,本アルゴリズムの偽造検出性能を,若干の偽造不完全な実業務文書から構築したデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.193867567895353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting manipulations in digital documents is becoming increasingly important for information verification purposes. Due to the proliferation of image editing software, altering key information in documents has become widely accessible. Nearly all approaches in this domain rely on a procedural approach, using carefully generated features and a hand-tuned scoring system, rather than a data-driven and generalizable approach. We frame this issue as a graph comparison problem using the character bounding boxes, and propose a model that leverages graph features using OCR (Optical Character Recognition). Our model relies on a data-driven approach to detect alterations by training a random forest classifier on the graph-based OCR features. We evaluate our algorithm's forgery detection performance on dataset constructed from real business documents with slight forgery imperfections. Our proposed model dramatically outperforms the most closely-related document manipulation detection model on this task.
• Abstract（参考訳）: デジタル文書における操作の検出は情報検証の目的でますます重要になっている。 画像編集ソフトウェアの普及により、文書中のキー情報の変更が広く受け入れられるようになった。 この領域のほとんど全てのアプローチは手続き的アプローチに依存しており、データ駆動で一般化可能なアプローチではなく、注意深く生成された特徴と手動によるスコアリングシステムを使っている。 本稿では,文字境界ボックスを用いたグラフ比較問題として,OCR(Optical Character Recognition)を用いたグラフ特徴を利用したモデルを提案する。 本モデルは,OCR特徴量に基づいてランダムな森林分類器を訓練することにより,変化を検出するデータ駆動型手法に依存している。 我々は,本アルゴリズムの偽造検出性能を,若干の偽造不完全な実業務文書から構築したデータセット上で評価した。 提案手法は,本課題において最も近縁な文書操作検出モデルよりも大幅に優れる。

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