Как я могу определить, был ли фотоснимок?

10

Я хотел бы проверить файлы JPG, если они были изменены для изменения содержимого.

Что я считаю НЕ фотоделал:

  • Обрезка
  • вращающийся
  • (Масштабирование)
  • Разрешение изображения
  • Смартфоны могут автоматически изменять

Что я считаю фотошопом:

  • Добавление нового изображения поверх частей старого изображения
  • Изменение текста части изображения

Как это можно автоматически проверить?

(И еще: есть ли готовые библиотеки для этого?)

computer-vision Мартин Тома
источник
1
Я нашел izitru.com - но я не могу найти объяснения, что они делают, и никакой собственной версии, на которую я мог бы взглянуть
Мартин Тома
Если ваше изображение можно найти в Интернете, вы можете использовать поисковую систему, которая может взять изображение в качестве входного ( маленький глаз , изображение Google, ...) и сравнить каждую версию изображения.
Ману Х
изменения разрешения могут оказаться трудными, потому что если вы увеличиваете размер, вы изменяете перо с пикселя на пиксель, и оно может показаться «измененным», если оно не было увеличено. JPEG сложен, потому что это сжатый формат LOSSY..так с умением, которое помогает скрыть тонкие изменения.
bethanyP

Ответы:

3

Анализ уровня ошибок, как описано Анализ уровня ошибок, который можно найти по адресу https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection, представляется одним из способов:

Вы используете, что локальные коэффициенты сжатия могут отличаться. И, похоже, на ней можно обучить нейронные сети.

Я не нашел документ, который говорит, насколько хорошо это работает до сих пор

Мартин Тома
источник
1

На самом деле я сейчас не работаю в этой области, но я помню кое-что из прошлого, которое может вам помочь. JPG-файлы используют квантование, это действительно трудно для обнаружения подделки, но я предлагаю вам прочитать следующую статью.

Анализ производительности подделки обнаружения JPEG сжатия изображений

Предложенный криминалистический алгоритм для различения исходных и поддельных областей в изображениях JPEG при условии, что подделанное изображение представляет собой двойное сжатие JPEG, либо выровненное (A-DJPG), либо не выровненное (NA-DJPG). В отличие от предыдущих подходов, предложенному алгоритму не требуется вручную выбирать подозрительную область для проверки наличия или отсутствия артефактов двойного сжатия. На основе улучшенной и унифицированной статистической модели, характеризующей артефакты, которые появляются в присутствии A-DJPG или NA-DJPG, предложенный алгоритм автоматически вычисляет карту правдоподобия, указывающую вероятность для каждого блока дискретного косинусного преобразования 8 × 8 быть дважды сжатым , Достоверность предложенного подхода была оценена путем оценки производительности детектора на основе порогового значения карты вероятности, рассматривая различные криминалистические сценарии. Эффективность предложенного способа подтверждается также тестами, проведенными на реалистичных подделанных изображениях. Интересным свойством предлагаемого байесовского подхода является то, что его можно легко расширить для работы со следами, оставленными другими видами обработки.

СМИ
источник
Вы должны добавить название статьи вместо «эта статья». Если добавить заголовок, можно найти бумагу, даже если ссылка не работает.
Мартин Тома