Beatriz Martínez Tornés
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Research Subjects
Beatriz Martínez Tornés has a total of 9 co-authors. Here are the top co-authors by number of shared publications:
- Antoine Doucet
University of La Rochelle, La Rochelle, France
3 shared publications - Emanuela Boros
École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)
3 shared publications - Petra Gomez-Krämer
La Rochelle University
3 shared publications - Jean-Marc Ogier
CESI École d'ingénieurs, Puteaux, France
2 shared publications - Kais Rouis
L3i Laboratory, La Rochelle University, La Rochelle, France
1 shared publication - Nicolas Sidere
University of La Rochelle, L3i
1 shared publication
Latest Publications
- 8 April 2026
- Published by Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Document Forgery Detection in Receipts : Towards Generalizable Textual Approaches for Authenticity Verification
Détection de fraude documentaire dans des tickets de caisse : vers des approches textuelles généralisables pour la vérification de l'authenticité: 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..
- 8 April 2026
- Published by Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Document Forgery Detection in Receipts : Towards Generalizable Textual Approaches for Authenticity Verification
Détection de fraude documentaire dans des tickets de caisse : vers des approches textuelles généralisables pour la vérification de l'authenticité: 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..
- 19 August 2023
- Published by Springer Nature
- p. 184-199
Detecting Forged Receipts with Domain-Specific Ontology-Based Entities & Relations
- 19 August 2023
- Published by Springer Nature
- p. 184-199
Detecting Forged Receipts with Domain-Specific Ontology-Based Entities & Relations
- 26 February 2023
- Published by Springer Nature
- p. 17-33
Knowledge-Based Techniques for Document Fraud Detection: A Comprehensive Study
- 26 February 2023
- Published by Springer Nature
- p. 17-33
Knowledge-Based Techniques for Document Fraud Detection: A Comprehensive Study