Toward Real Text Manipulation Detection: New Dataset and New Solution

计算机科学 一致性(知识库) 注释 代表(政治) 多样性(控制论) 特征(语言学) 编码(集合论) 人工智能 情报检索 数据挖掘 程序设计语言 语言学 哲学 集合(抽象数据类型) 政治 政治学 法学
作者
Dongliang Luo,Yuliang Liu,Rui Yang,Xianjin Liu,Jishen Zeng,Yu Zhou,Xiang Bai
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2312.06934
摘要

With the surge in realistic text tampering, detecting fraudulent text in images has gained prominence for maintaining information security. However, the high costs associated with professional text manipulation and annotation limit the availability of real-world datasets, with most relying on synthetic tampering, which inadequately replicates real-world tampering attributes. To address this issue, we present the Real Text Manipulation (RTM) dataset, encompassing 14,250 text images, which include 5,986 manually and 5,258 automatically tampered images, created using a variety of techniques, alongside 3,006 unaltered text images for evaluating solution stability. Our evaluations indicate that existing methods falter in text forgery detection on the RTM dataset. We propose a robust baseline solution featuring a Consistency-aware Aggregation Hub and a Gated Cross Neighborhood-attention Fusion module for efficient multi-modal information fusion, supplemented by a Tampered-Authentic Contrastive Learning module during training, enriching feature representation distinction. This framework, extendable to other dual-stream architectures, demonstrated notable localization performance improvements of 7.33% and 6.38% on manual and overall manipulations, respectively. Our contributions aim to propel advancements in real-world text tampering detection. Code and dataset will be made available at https://github.com/DrLuo/RTM
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