Detector de Falsificações

Detector de Falsificações (Local & Private)

Seus arquivos nunca saem do seu dispositivo. Processados localmente. 100% privado.

Unlocking Tool Engine...

Como usar Detector de Falsificações

Conclua sua tarefa perfeitamente em apenas três etapas simples.

1

Enviar PDF

Solte o seu ficheiro PDF.

2

Analisar assinaturas

A ferramenta verifica assinaturas de camada de imagem e inconsistências em campos de assinatura.

3

Rever relatório

Um relatório destaca assinaturas suspeitas com uma pontuação de risco de falsificação.

Perguntas Frequentes

Tudo o que você precisa saber sobre o Detector de Falsificações.

O que o verificador deteta?

Assinaturas baseadas em imagens inseridas como sobreposições, DPI inconsistentes e campos de assinatura desalinhados.

Isto é uma análise forense?

Não — fornece sinais de risco heurísticos, não resultados forenses admissíveis em tribunal.

O meu ficheiro é enviado?

Não. Tudo é executado localmente no seu navegador.

Qual é o limite de tamanho do ficheiro?

Processe arquivos até o limite de memória do navegador.

O que é uma pontuação de alto risco?

Uma pontuação superior a 80 indica fortes sinais de manipulação de assinaturas baseadas em imagens.

How accurate is the detection?

The accuracy is high for exact or near-exact digital copies. OpenCV's normalized cross-correlation is a well-established computer vision technique used in industrial quality inspection and biometrics. False positives (legitimate signatures flagged as forgeries) can occur if two signers have virtually identical signatures or if the same person signed two documents identically. Always use this tool as a screening aid, not as definitive legal evidence.

What is template matching and how does OpenCV use it here?

Template matching is a computer vision technique that slides a template image across a larger image and measures how closely each region matches the template using a correlation score. OpenCV's matchTemplate function with the TM_CCOEFF_NORMED method produces a normalized score from -1 to +1, where +1 means a perfect match. The tool extracts the bottom 40% of one PDF page as the template and searches for it in the bottom 40% of the other — if the best match score exceeds the threshold, the signatures are structurally identical.