Verificador de citas en imágenes (Fase 70)

Defensa contra desinformación visual. Toma una imagen (screenshot, meme, foto de publicación) y emite uno de 4 veredictos: SUPPORTED, DISTORTED, FABRICATED, UNVERIFIABLE. Pipeline 100% local-first con OCR + heurísticas visuales + RAG/NLI inyectables.

Quick start

# Verificar imagen (requiere Tesseract si no usas --ocr-text)
jw verify-image check meme.jpg

# Bypass de Tesseract: OCR override manual
jw verify-image check meme.jpg --ocr-text "Texto pegado de la imagen..."

# Pasar descripción visual (de un VLM externo)
jw verify-image check meme.jpg --vlm-description "Cover with font mismatch"

# Modo breve
jw verify-image check meme.jpg --ocr-text "..." --brief

# Listar los 4 veredictos y acciones sugeridas
jw verify-image verdicts

CLI

Comando	Descripción
jw verify-image check	Verifica una imagen y emite JSON
jw verify-image verdicts	Lista los 4 veredictos posibles

Flags de check

Flag	Default	Efecto
--language / -l	es	Idioma del OCR (es / en / pt)
--ocr-text	—	Bypass Tesseract: provee texto directo
--vlm-description	—	Hint visual desde un VLM externo
--brief	False	Solo verdict + confidence + suggested_action

MCP

Tool	Descripción
verify_image_quote_tool	Devuelve ImageQuoteVerdict dict

Los 4 veredictos

Verdict	Significado	Acción sugerida
SUPPORTED	Cita real, presentación sin anomalías visuales	share_with_correct_link
DISTORTED	Cita real pero contexto/visual alterado, o contradice	share_corrected_version
FABRICATED	Sin coincidencia + anomalías visuales	do_not_share
UNVERIFIABLE	Señal insuficiente para decidir	discuss_with_elders

Arquitectura

   meme.jpg
      │
      ▼
 ┌─────────────────────┐
 │ load_image (PIL)    │
 │  - EXIF rotation    │
 │  - pHash 8x8        │
 └──────────┬──────────┘
            │
   ┌────────┴────────┐
   ▼                 ▼
 OCR              VLM description
 (Tesseract       (opcional)
  opt-guarded)
   │                 │
   ▼                 ▼
 cleanup_ocr     fingerprint
 extract_quote   - apparent_era
                 - apparent_publication
                 - visual_anomalies
                 - layout_consistency
            │
            ▼
   ┌────────────────────┐
   │ RAG retriever      │ (inyectable)
   │ -> [RAGHit, ...]   │
   └──────────┬─────────┘
              ▼
   ┌────────────────────┐
   │ NLI F39 verify     │ (inyectable)
   │ entails/contradicts│
   └──────────┬─────────┘
              ▼
   ┌────────────────────┐
   │ synthesize_verdict │
   │ -> SUPPORTED       │
   │    DISTORTED       │
   │    FABRICATED      │
   │    UNVERIFIABLE    │
   └────────────────────┘

Detección de framing visual

fingerprint.py aplica heurísticas conservadoras (regex sobre VLM caption + OCR text):

• apparent_era: extrae año de copyright o marcadores estilísticos (primary colors bold → 1980s, pixelated logo → 1990s, etc.).
• apparent_publication: detecta títulos Atalaya, Watchtower, Despertad, Awake!, Sentinela.
• visual_anomalies: font_mismatch, logo_modified, layout_inconsistent, color_off, edited_composition, etc.
• layout_consistency: consistent / inconsistent / unknown.

Extracción de cita

extractor.py parsea:

• cleaned_quote: bloque más largo no-atribución.
• language_detected: sniffer barato sobre hint words es/en/pt.
• has_attribution + attribution_text: detecta URLs wol, pub codes (w23.04, g23, etc.), títulos de revista.

Reglas de síntesis de veredicto

no matches + short quote (<20 chars)        -> UNVERIFIABLE (0.3)
no matches + anomalías visuales              -> FABRICATED (0.7)
no matches + sin anomalías                   -> UNVERIFIABLE (0.4)
top match entails + score ≥0.85 + anomalías  -> DISTORTED (0.8)
top match entails + score ≥0.85 + clean      -> SUPPORTED (≤0.95)
top match contradicts                        -> DISTORTED (0.85)
otros (neutral, entails low score)           -> UNVERIFIABLE (0.35)

Integración en F65 meta-orchestrator

Registrada como tool verification.image_quote. El planner F65 puede componer:

{"steps": [
  {"id": "s1", "tool": "verification.image_quote",
   "args": {"image_path": "/tmp/meme.jpg",
            "ocr_text_override": "<texto pegado>"}}
]}

Dependencias opcionales

Feature	Dep	Fallback
OCR	pytesseract + tesseract	--ocr-text manual
Imagen + pHash	Pillow	requerido
RAG retrieval	F33 RAG store	sin RAG → UNVERIFIABLE
NLI verify	F39 provider	sin NLI → neutral en matches

Estado actual

• 8 tasks TDD. 51 tests passing (5 models + 6 preprocess + 12 fingerprint + 9 extractor + 8 verdict + 6 engine + 3 CLI + 1 MCP + 2 meta + 1 protocol delta).
• Pipeline end-to-end con verify_image_quote() async.
• 4 veredictos discretos con confidence + suggested_action.
• CLI jw verify-image {check,verdicts} + MCP tool.
• Meta tool verification.image_quote en F65.
• RAG retriever + NLI inyectables (Protocol-shaped).

Pendiente (futuro)

• Wire-up con RAG real F33 (from jw_rag.store import default_store).
• Wire-up con NLI real via F65 nli_factory.
• VLM provider real Florence-2 (via Plugin SDK F41) para fingerprint.
• F48 browser extension: context menu “Verificar imagen” que llama verify_image_quote_tool con la imagen seleccionada.
• Golden dataset de 50 imágenes (25 reales + 15 distorsionadas + 10 fabricadas) como tests de regresión.