[发明专利]一种文本图像篡改检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种文本图像篡改检测方法及装置，可应用于图像检测领域。该方法包括：将接收到的原始图像进行文字检测确定文字区域，根据所述文字区域进行角点信息提取得到角点信息；对所述原始图像和所述角点信息进行特征提取，得到原始图像特征和角点信息特征；将所述接收到的原始图像特征和角点信息特征进行编码得到编码结果；根据所述编码结果判断所述原始图像是否被篡改。利用本申请中的方法可以根据生成的篡改，利用将二维的原始图像和其角点特征转化为编码的方式，对文本篡改图像进行检测。避免对文本图像的篡改的误检，使对文本图像的篡改更全面、准确。

技术领域

本申请涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种文本图像篡改检测方法及装置。

背景技术

篡改检测问题实际上就是要检测出图像当中做过改动的区域来。近几年，学术上更趋于集中研究splicing、copy-move、removal这三个类型图像篡改的检测问题。非深度学习方法中，利用了局部噪声特征和相机滤波阵列CFA模式等线索,检测图像中的某个特定补丁或像素是否被篡改,并本地化已被篡改的区域。这些方法大多集中在一个单一的篡改技术上。深度学习方法中，双流Faster R-CNN将RGB流和噪声流同时输入分割网络，PSCCNET由粗到细的预测并加入对图像整体的篡改检测，ObjectFormer中利用物体的原型来建模物体层面的视觉一致性。

目前，基于深度学习的方法中，文本篡改检测的方案在使用通用的篡改检测时，无法对文本区域进行针对性的检测，会造成严重的误检问题。由此，如何降低文本篡改的误检率成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种文本图像篡改检测方法及装置，旨在实现降低文本篡改的检测误检率的要求。

第一方面，本申请实施例提供了一种文本图像篡改检测方法，该方法包括：

将接收到的原始图像进行文字检测确定文字区域，根据所述文字区域进行角点信息提取得到角点信息；

对所述原始图像和所述角点信息进行特征提取，得到原始图像特征和角点信息特征；

将所述接收到的原始图像特征和角点信息特征进行编码得到编码结果；

根据所述编码结果判断所述原始图像是否被篡改。

可选的，所述将所述接收到的原始图像特征和角点信息特征进行编码得到编码结果，包括：

将接收到的所述原始图像特征进行序列化并加入位置编码得到原始图像特征序列；

利用自注意力机制处理所述原始图像特征序列；

将接收到的所述角点信息特征进行序列化并加入位置编码得到角点信息特征序列；

将所述角点信息特征序列与利用自注意力机制处理后的原始图像特征序列利用交叉注意力机制进行处理，得到编码序列；

使编码序列经过前馈网络得到编码结果以完成编码。

可选的，在所述根据所述编码结果判断所述原始图像是否被篡改后，所述文本图像篡改检测方法还包括：

将所述编码结果还原得到还原图像。

可选的，所述文本图像篡改检测方法还包括：

根据所述判断结果对所述还原图像与所述原始图像进行对比，根据所述还原图像与所述原始图像中各个区域的对比结果结合所述判断结果，标出所述还原图像中的篡改区域。

可选的，在所述将接收到的原始图像进行文字检测确定文字区域前，所述文本图像篡改检测方法还包括：

接收待检测的原始图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种文本图像篡改检测装置，该装置包括：