近日，第七届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV 2024）在乌鲁木齐隆重举行。本次大会由中国自动化学会（CAA）、中国图象图形学学会（CSIG）、中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，新疆大学承办，吸引了来自全球的科研工作者和行业专家共同探讨模式识别和计算机视觉领域的最新进展。

图像作为信息的主要载体，在现代社会中发挥着举足轻重的作用。然而，近年来频繁发生的基于虚假图片的欺诈事件，对社会的诚信体系构成了严重威胁。因此，图像内容安全在计算机视觉领域的重要性日益凸显，成为本次大会的重要议题之一。合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士受邀出席大会，并分享了合合信息在智能图像处理及图像内容安全方面的最新研究成果和应用实践。

证件图像是造假的“重灾区”，郭丰俊提到，在汽车交易、运输等业务中，涉及大量驾驶证、行驶证真实性核查需求。以二手车交易为例，行驶证涉及车辆买卖合法性，不法分子通过伪造、变造车辆登记证、行驶证号牌号码、发动机号码等的方式实施合同诈骗，从中牟利，给相关企业造成了高额的经济损失。

合合信息图像篡改检测技术定位行驶证造假位置

“由于篡改手段的多样性、篡改文本的隐蔽性，检测任务目前存在篡改痕迹微弱、篡改文本与邻近文本高度相似等难点，对检测方法的精度和泛化性提出了挑战。”据郭丰俊介绍，面对复制粘贴、拼接、擦除及混合造假形式，合合信息图像篡改检测技术能够捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，准确识别并定位图片中文本的篡改行为。同时，对于生成式图像造假，该技术也能基于空域与频域关系建模，利用多维度特征鉴别图像是否由AI生成，并给出相应的警告或提示。

目前，合合信息的图像篡改检测技术已在多个领域得到广泛应用，包括驾驶证、行驶证检测，银行移动开户、信用卡申办、保险理赔，以及财务报销审批等商业消费场景。这些应用不仅有效规避了图像伪造带来的经济风险，也为机构和企业提供了更加可靠的图像安全保障。

用科技手段应对日益复杂的信息伪造和滥用问题，是全社会共同关注并为之努力的“大课题”，也亟须建立起可靠、可信的专业标准，为行业发展指引方向。由中国图象图形学学会、中国信息通信研究院、合合信息等单位联合编制的《文本图像篡改检测系统技术要求》已于今年9月发布，为文档图像处理技术的安全、有序发展提供了有力支持。

随着科技的不断进步，图像内容安全问题将越来越复杂。只有不断探索和创新，才能有效应对这一挑战。合合信息将继续致力于技术创新和产品研发，为社会的诚信体系建设贡献力量。

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