Actualités > Soutenance de thèse de Madame Beatriz MARTINEZ TORNÉS
Madame Beatriz MARTINEZ TORNÉS présentera ses travaux intitulés :
« Vers des approches textuelles généralisables pour la vérification de l’authenticité : détection de fraude documentaire dans les tickets de caisse. »
Spécialité : informatique et applications
Le 14 juin 2024 à 9h00
Lieu : La Rochelle Université
Pôle Communication, Multimédia et Réseaux
Amphithéâtre Michel Crépeau
44 Av. Albert Einstein
17000 LA ROCHELLE
Composition du jury :
M. ANTONACOPOULOS Apostolos, Professeur, Université de Salford
Mme BOROS Emanuela (Invité), Research Scientist, EPFL
Mme DAILLE Béatrice, Professeure, Université de Nantes
M. DOUCET Antoine, Professeur, La Rochelle Université
Mme GOMEZ -KRAMER Petra, Maîtresse de conférences, La Rochelle Université
M. INGOLD Rolf, Professeur, Université de Fribourg
Mme KOOLI Nihel, Chargée d’expertise, Agence Innovation Défense
M. MARINAI Simone, Associate Professor, Université de Florence
M. OGIER Jean-Marc, Professeur, La Rochelle Université
M. POULAIN D’ANDECY Vincent (Invité), VP of Research, YOOZ
Résumé :
La falsification de documents est un problème omniprésent dont les conséquences vont bien au-delà des institutions financières et des processus gouvernementaux. Le risque de manipulation, de réplication et de contrefaçon est un problème grave, qui englobe l’usurpation d’identité et la fraude financière. Notre recherche s’attaque au défi que pose le manque de données publiques, réalistes et diverses, en particulier en ce qui concerne le contenu des documents. Nous nous concentrons sur les tickets de caisse, un type de facture facilement disponible et courant.
La détection traditionnelle de la falsification de documents s’appuie fortement sur des techniques de vision par ordinateur. Cependant, ces méthodes se heurtent à des flux de documents hétérogènes sans caractéristiques visuelles cohérentes et négligent souvent un contenu textuel précieux. Cette thèse fait progresser la détection des faux documents en explorant des techniques basées sur le contenu textuel, dans le but d’améliorer la précision et la robustesse dans des scénarios où les indices visuels ne sont pas fiables.
Nos contributions comprennent une nouvelle approche de vérification employant des graphes de connaissances, des techniques de classification de texte pour une identification précise des falsifications, la création d’un nouveau jeu de données et l’étude d’approches multimodales combinant des indices visuels et textuels pour une détection robuste.