EdgeDoc：用于身份证件伪造检测与定位的混合 CNN-Transformer 模型
计算机视觉与模式识别
2025-08-25 v1
摘要
图像与文档操作工具的广泛可用性使得伪造数字文档变得越来越容易，对 Know Your Customer（KYC）流程和远程 onboarding 系统构成了严重威胁。检测此类伪造行为对于维护这些服务的完整性与安全性至关重要。在本工作中，我们提出了 EdgeDoc，一种用于检测与定位文档伪造的新型方法。我们的架构将轻量级卷积Transformer与从图像中提取的辅助噪声印特征相结合，增强了其检测细微篡改的能力。EdgeDoc 在 ICCV 2025 DeepID 挑战赛中获得第三名，展示了其竞争力。在 FantasyID 数据集上的实验结果表明，我们的方法优于基线方法，突出了其在真实场景中的有效性。项目页面：https://www.idiap.ch/paper/edgedoc/
引用
@article{arxiv.2508.16284,
title = {EdgeDoc: Hybrid CNN-Transformer Model for Accurate Forgery Detection and Localization in ID Documents},
author = {Anjith George and Sebastien Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16284},
year = {2025}
}
备注
Idiap Research Report