# O que a compressão JPEG apaga da perícia de um documento Análise · UNIFOKAL · 17 de outubro de 2026 · 6 min de leitura · Antifraude Cada vez que a foto de um documento é salva em JPEG, detalhe e cor se perdem em blocos de 8 por 8 pixels. O que isso tira da análise de adulteração, com os números do método dos fantasmas JPEG de Hany Farid. A foto de um documento que chega ao cadastro nem sempre é a foto que a câmera fez. Ela foi comprimida pelo aplicativo da câmera, talvez reenviada por mensagem, talvez recortada e salva de novo. Cada salvamento em JPEG joga fora informação, e parte dessa informação é exatamente o que a análise de adulteração usaria. A resposta curta para quem desenha o fluxo: a compressão não esconde toda adulteração, mas reduz o que se consegue provar sobre ela, e reduz de forma desigual. Uma região colada grande e com qualidade bem diferente do resto ainda deixa rastro; uma região pequena, salva com qualidade parecida, quase não deixa. Na leitura da casa, o controle que mais rende não é um detector melhor, é ter a imagem com o menor número possível de recompressões. **Em resumo** - O JPEG converte a imagem para luminância e cor, costuma reduzir a resolução da cor e quantiza cada bloco de 8 por 8 pixels no domínio da frequência. - A quantização é mais forte na cor e nas frequências altas, que é onde ficam bordas de letras e transições de impressão. - O método dos "fantasmas JPEG" (Hany Farid) detecta região que foi comprimida antes com qualidade menor que o resto, e só isso. - Na avaliação do autor, a detecção passa de 90% com diferença de qualidade acima de 20 e região maior que 100 por 100 pixels, e cai a 5,4% numa região de 50 por 50 com diferença de 5. ## O que o JPEG faz com a imagem O artigo de Hany Farid, "Exposing Digital Forgeries from JPEG Ghosts", publicado na IEEE Transactions on Information Forensics and Security em 2009, abre com uma descrição curta do esquema padrão de compressão, útil para entender o resto. A imagem colorida é convertida de RGB para um canal de luminância (Y) e dois de crominância (Cb e Cr). Os canais de cor "are typically subsampled by a factor of two relative to the luminance channel". Cada canal é dividido em blocos de 8 por 8 pixels, cada bloco passa por uma transformada discreta do cosseno, e cada coeficiente é dividido por um valor de quantização e arredondado. > Larger quantization values q yield better compression at the cost of image degradation. Quantization values are typically larger in the chrominance channels, and in the higher spatial frequencies, roughly modeling the sensitivity of the human visual system. > > Hany Farid, Exposing Digital Forgeries from JPEG Ghosts, seção II Para quem examina documento, isso tem tradução direta. O olho humano tolera perda de cor e de detalhe fino, e o JPEG aproveita essa tolerância. Mas a microimpressão, o contorno das letras, a trama de segurança e a transição entre a foto e o fundo são justamente detalhe fino e cor. Cada recompressão arredonda de novo esses coeficientes, e o que foi arredondado não volta. ## O rastro que a adulteração deixa, e quando ele some A edição comum de documento é a composição: colar um rosto, um nome ou uma data vindos de outra imagem. Se a parte colada tinha sido salva com qualidade JPEG diferente do resto, a imagem final carrega essa diferença. O método de Farid procura esse rastro de forma simples: salva de novo a imagem inteira em várias qualidades e observa onde a diferença entre a imagem e a versão recomprimida tem um mínimo local. Uma região que já tinha sido quantizada com valor maior aparece como um "fantasma" num nível de qualidade em que o resto da imagem não aparece. O próprio autor delimita o alcance: "The disadvantage of this approach is that it is only effective when the tampered region is of lower quality than the image into which it was inserted". E a avaliação dele, feita com mil imagens e regiões centrais recomprimidas, mostra como o tamanho da região e a diferença de qualidade mandam no resultado. **acurácia de detecção dos fantasmas JPEG por tamanho da região adulterada e diferença de qualidade (Farid, Tabela I, em %)** | Tamanho da região | Sem adulteração | Diferença 5 | Diferença 10 | Diferença 15 | Diferença 20 | Diferença 25 | |---|---|---|---|---|---|---| | 200 por 200 pixels | 99,2 | 14,8 | 52,6 | 88,1 | 93,8 | 99,9 | | 100 por 100 pixels | 99,1 | 12,6 | 44,1 | 79,5 | 91,1 | 99,8 | | 50 por 50 pixels | 99,3 | 5,4 | 27,9 | 58,8 | 77,8 | 97,7 | A coluna "sem adulteração" é a taxa de imagens autênticas classificadas corretamente, acima de 99%, o que equivale a menos de 1% de falso positivo no limiar escolhido. O resto da tabela diz o que importa: uma data ou um dígito trocado ocupa poucos pixels, e se quem editou salvou a parte colada com qualidade parecida com a do resto, a chance de o método ver a edição é pequena. Duas condições do estudo também contam. O teste supôs que a região colada não tinha sido deslocada da grade original de blocos de 8 por 8; o autor mostra que, com o deslocamento errado, o fantasma "largely vanishes", e que é preciso testar os 64 alinhamentos possíveis. E o pós-processamento comum (desfoque, nitidez, equalização) não atrapalhou a detecção nas regiões de 100 por 100 pixels avaliadas, o que é uma boa notícia com prazo de validade: vale para esse método, nessas condições. Leia também: [Metadados de foto no onboarding: o que o EXIF entrega e por que a ausência não acusa](https://unifokal.com/blog/exif-e-metadados-de-foto) ## O que isso muda no desenho do fluxo A leitura da casa, a partir do método e da tabela: - cada reenvio da imagem por aplicativo de mensagem ou por captura de tela é mais uma recompressão, com perda que se acumula. Capturar a foto do documento dentro do próprio fluxo, pela câmera, reduz o caminho entre o sensor e a análise; - o arquivo recebido deve ser guardado como chegou, sem conversão de formato nem nova compressão antes da análise. Converter para economizar espaço apaga o rastro que a perícia procuraria depois; - o resultado de um detector de adulteração precisa vir com a condição em que ele foi medido. "Detecta edição" sem dizer o tamanho mínimo da região e a qualidade da imagem é promessa sem número. > **Atenção** > > Ausência de rastro de compressão dupla não prova que o documento é autêntico. Um documento inteiramente gerado, ou fotografado depois de impresso, não tem região com qualidade diferente do resto. O fantasma JPEG responde a uma pergunta estreita, se uma parte foi colada de outra imagem mais comprimida, e só a ela. ## Onde a imagem deixa de ser a melhor prova O limite da perícia sobre a foto empurra a verificação para o que não depende dela, como acontece com o documento em PDF, em que os sinais de edição também informam sem provar ([como saber se um PDF foi editado](https://unifokal.com/blog/pdf-adulterado-metadados-e-camadas)). O dado do documento conferido na fonte oficial não se apaga com compressão; o rosto vivo comparado à foto do documento é capturado no momento, não reenviado. Na UNIFOKAL, o [OCR de documento](https://unifokal.com/modulos/cpf-ocr) lê RG, CNH e CIN pela foto, devolve nome, CPF, número e nascimento, recalcula o dígito do CPF e informa a validade. Ele depende da qualidade da imagem para ler; não promete dizer se a imagem foi editada. ## Fontes citadas - Hany Farid, "Exposing Digital Forgeries from JPEG Ghosts", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2009, versão do autor no [site da Universidade da Califórnia em Berkeley](https://farid.berkeley.edu/downloads/publications/tifs09.pdf)