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目录

一、核心定位

二、整体架构

三、设计逻辑

四、原有性能（分布内测试）

DocTamper 是与同名数据集配套发布的文档伪造专用检测模型（CVPR 2023），是当前唯一公开发表、专门针对文档伪造训练的检测方法，是文档篡改检测领域“专用路线”的代表。

一、核心定位

它是专门为文档场景设计的检测模型，针对传统数字编辑（复制粘贴、文字替换、排版修改）产生的文档伪造优化，通过嵌入文档图像的固有先验特征，在传统文档伪造上的性能远超通用图像取证检测器。

二、整体架构

• 主干网络：采用 Swin Transformer 作为特征提取 backbone，负责提取文档图像的全局与局部视觉特征。
• 两个专属核心模块（区别于通用检测器的核心设计）：
  1. 文档频率损失头（DFL, Document Frequency Loss）工作在 DCT（离散余弦变换）频域，约束文档不同区域的光谱一致性。传统的复制-粘贴、文字替换会在拼接边界产生明显的频域突变，这个模块专门捕捉这类传统编辑留下的频域痕迹。
  2. 邻域特征耦合模块（NFC, Neighboring Feature Coupling）建模文档局部排版的连贯性，校验字体、字重、字间距、文字基线的一致性。传统手动替换文字很容易出现排版错位、风格不匹配，该模块专门捕捉这类局部排版异常。

三、设计逻辑

它的核心思路是把“文档的固有属性”作为先验嵌入模型：文档天然具有排版规整、频域特征均匀、文字风格统一的特点，传统篡改会破坏这些特性；DocTamper 正是通过捕捉这些破坏点实现检测，因此比面向自然图像的通用检测器更适配文档场景。

四、原有性能（分布内测试）

在它自身的训练分布（传统排版类文档伪造）测试集上表现优异：

• 图像级分类 AUC 可达0.98
• 像素级篡改定位 IoU 可达0.71显著优于通用图像取证检测器。