p A Adobe Research tem se ocupado em descobrir como detectar manipulações de imagens ao lançar IA no caso. Ao fazer isso, eles podem estar alcançando avanços reais no campo da análise forense de imagens. p Você pode verificar o jornal, "Aprendendo recursos avançados para detecção de manipulação de imagens, "por autores cujas afiliações incluem Adobe Research e University of Maryland, College Park.

p O artigo deve ser visto por farsantes que pensam que podem se safar exibindo seus truques, porque os cientistas da Adobe estão ansiosos para começar e permanecer no seu caso.

p O cientista pesquisador sênior Vlad Morariu, por exemplo, partiu em uma busca para resolver o problema de como detectar imagens que foram sujeitas a adulteração. Morariu conhece bem a tarefa. Em 2016, ele aceitou o desafio de detectar a manipulação de imagens como parte do programa DARPA Media Forensics.

p Como você pode detectar se uma imagem é autêntica ou foi manipulada?

p Nesse caso, ele e seus colegas observavam a manipulação por meio de três tipos de operações. Splicing [partes de duas imagens diferentes são combinadas], clonagem [quando você move um objeto de um passo para outro] e remoção. [No ultimo, você remove um objeto - e o espaço pode ser preenchido.]

p Primeiro, vamos ouvir algum barulho.

p "Cada imagem tem suas próprias estatísticas de ruído imperceptíveis. Quando você manipula uma imagem, você realmente move as estatísticas de ruído junto com o conteúdo. "

p Uma postagem no Adobe Blog também trazia suas observações sobre o que podemos saber sobre manipulação. "Os formatos de arquivo contêm metadados que podem ser usados ​​para armazenar informações sobre como a imagem foi capturada e manipulada. Ferramentas forenses podem ser usadas para detectar manipulação examinando a distribuição de ruído, bordas fortes, iluminação e outros valores de pixel de uma foto. As marcas d'água podem ser usadas para estabelecer a criação original de uma imagem. "

p Mesmo que o olho humano não consiga localizar os artefatos, a detecção é possível por meio de uma análise detalhada no nível do pixel, disse Adobe, ou aplicando filtros que ajudam a destacar as alterações. Nem todas essas ferramentas, Contudo, funcionam perfeitamente para descobrir adulterações.

p Entre na inteligência artificial e no aprendizado de máquina - e eles entraram na cabeça de Vlad, como caminhos potencialmente confiáveis ​​para identificar uma imagem modificada.

p A IA pode não apenas localizar a manipulação, mas também identificar o tipo de manipulação usada e destacar a área específica da fotografia que foi alterada? Para obter respostas, ele e a equipe treinaram uma rede neural de aprendizado profundo para reconhecer a manipulação de imagens.

p Duas técnicas foram experimentadas, (1) um fluxo RGB (muda para vermelho, valores de cor verde e azul dos pixels) para detectar adulteração e (2) uso de um filtro de fluxo de ruído.

p Resultados? Os autores disseram em seu artigo que "Experimentos com conjuntos de dados padrão mostram que nosso método não apenas detecta artefatos de adulteração, mas também distingue entre várias técnicas de adulteração. Mais recursos, incluindo compressão JPEG, será explorado no futuro. "

p O Adobe Blog nos lembra que a manipulação de imagens digitais é uma tecnologia que "pode ​​ser usada tanto para o melhor quanto para o pior de nossa imaginação".

p Por que esta pesquisa é importante:as técnicas utilizadas fornecem mais possibilidades e mais opções para gerenciar o impacto da manipulação digital, e eles potencialmente respondem a questões de autenticidade de forma mais eficaz, disse o Blog da Adobe.

p Paul Lilly ponderou HotHardware :"Não é um sistema perfeito, mas é bom ver empresas como a Adobe trabalhando em maneiras de separar o fato da ficção na fotografia. " p © 2018 Tech Xplore