近日，深圳北理莫斯科大學(xué)工程系科研團(tuán)隊(duì)與俄羅斯合作機(jī)構(gòu)共同完成的研究成果，在IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (IEEE WIFS 2025) 上成功發(fā)表，并榮獲大會(huì)“最佳論文獎(jiǎng)”（Best Paper Award）。IEEE WIFS是IEEE信號(hào)處理學(xué)會(huì)（IEEE Signal Processing Society, IEEE SPS）旗下的重要旗艦學(xué)術(shù)會(huì)議之一，聚焦信息取證、安全與可信人工智能等前沿方向。本屆會(huì)議由IEEE SPS主辦，具有嚴(yán)格的學(xué)術(shù)評(píng)審機(jī)制和國(guó)際科研影響力。

該論文由工程系教師陳昌盛教授（通訊作者，圖中右二）和譚舜泉教授共同指導(dǎo)深圳大學(xué)碩士研究生，聯(lián)合俄羅斯智能工程服務(wù)有限責(zé)任公司（Smart Engine）研究人員Yulia Chernyshova、Dmitry Nikolaev、Vladimir Arlazarov聯(lián)合完成。其中，Dmitry Nikolaev與Vladimir Arlazarov同時(shí)任職于俄羅斯科學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與控制研究中心（FRC CSC RAS）。本研究充分融合了雙方優(yōu)勢(shì)：中方團(tuán)隊(duì)為本文提供解決實(shí)際問(wèn)題的AI前沿思路，俄方合作者則提供本文所需的數(shù)據(jù)支持。

論文圍繞數(shù)字文檔在屏幕翻拍場(chǎng)景下面臨的真實(shí)取證挑戰(zhàn)，創(chuàng)新性提出一種聯(lián)合色度特征與頻域偽跡建模的雙分支取證框架。通過(guò)Masked Attention抑制文檔復(fù)雜紋理干擾，并利用Frequency-domain Moiré-Aware Adapter強(qiáng)化翻拍產(chǎn)生的莫爾紋等頻域特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)顯示翻拍偽跡的高效判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在多項(xiàng)跨設(shè)備與真實(shí)場(chǎng)景測(cè)試中顯著優(yōu)于現(xiàn)有主流檢測(cè)技術(shù)，突出展現(xiàn)了模型在復(fù)雜背景下區(qū)分真實(shí)紋理與翻拍偽影的能力，為構(gòu)建高可信文檔認(rèn)證體系提供了重要技術(shù)突破。

此項(xiàng)成果不僅彰顯了深北莫在信息內(nèi)容安全與文檔圖像取證等領(lǐng)域的科研實(shí)力，也標(biāo)志著學(xué)校與俄羅斯科研機(jī)構(gòu)在相關(guān)方向的合作邁上了新臺(tái)階。未來(lái)，雙方團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)圍繞跨媒體偽造檢測(cè)、文檔真實(shí)性分析、人工智能系統(tǒng)安全等方向深化合作，推動(dòng)前沿技術(shù)突破與國(guó)際科研交流，共同推動(dòng)信息安全與可信人工智能技術(shù)的發(fā)展。

論文信息：P. Li, C. Chen, Y. Chernyshova, D. Nikolaev, S. Tan, and V. Arlazarov, “Disentangling Moiré and Texture: Towards Robust Display-Recapture Detection for Document Images,” 17th International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS), Perth, Australia, 2025.