Bagaimana saya bisa mendeteksi jika gambar dipotret?

10

Saya ingin memeriksa file JPG jika mereka dimanipulasi untuk mengubah konten.

Apa yang saya anggap TIDAK photoshopped:

Tanam
Berputar
(Penskalaan)
Resolusi gambar
Perubahan otomatis yang mungkin dilakukan smartphone

Apa yang saya anggap photoshopping:

Menambahkan gambar baru di atas bagian gambar lama
Mengubah teks bagian gambar

Bagaimana ini bisa diperiksa secara otomatis?

(Dan: Apakah ada perpustakaan yang siap digunakan untuk itu?)

computer-vision

— Martin Thoma
sumber

1

Saya menemukan izitru.com - tetapi saya tidak dapat menemukan penjelasan apa yang mereka lakukan dan tidak ada versi self-host yang bisa saya lihat

— Martin Thoma

Jika gambar Anda dapat ditemukan online, Anda dapat menggunakan mesin pencari yang dapat mengambil gambar sebagai input ( mata kecil , gambar google, ...) dan membandingkan setiap versi gambar.

— Manu H

Anda mungkin menemukan perubahan resolusi sulit karena jika Anda membesar-besarkan, Anda mengubah bulu dari pixel ke pixel dan mungkin tampak 'diubah' ketika belum ditambah. JPEG sulit karena format yang dikompresi LOSSY..jadi dengan keterampilan yang membantu menyembunyikan perubahan halus.

— bethanyP

3

Analisis Tingkat Kesalahan sebagaimana dijelaskan Analisis Tingkat Kesalahan, ditemukan di https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection tampaknya merupakan salah satu cara yang tampaknya menjadi satu cara:

Anda mengeksploitasi rasio kompresi lokal mungkin berbeda. Dan tampaknya mungkin untuk melatih jaringan saraf di atasnya.

Saya tidak menemukan kertas yang mengatakan seberapa baik ini bekerja sejauh ini

— Martin Thoma
sumber

1

Sebenarnya saya saat ini tidak bekerja di area ini tetapi saya ingat sesuatu dari masa lalu yang dapat membantu Anda. File JPG menggunakan kuantisasi, sangat sulit untuk mendeteksi pemalsuan tetapi saya sarankan Anda membaca makalah berikut.

Analisis kinerja deteksi pemalsuan kompresi gambar JPEG

Algoritma forensik yang diusulkan untuk membedakan antara daerah asli dan tempa dalam gambar JPEG, di bawah hipotesis bahwa gambar dirusak menyajikan kompresi JPEG ganda, baik selaras (A-DJPG) atau tidak selaras (NA-DJPG). Tidak seperti pendekatan sebelumnya, algoritma yang diusulkan tidak perlu secara manual memilih daerah yang dicurigai untuk menguji ada tidaknya artefak kompresi ganda. Berdasarkan pada model statistik yang ditingkatkan dan disatukan yang mencirikan artefak yang muncul di hadapan A-DJPG atau NA-DJPG, algoritma yang diusulkan secara otomatis menghitung peta kemungkinan yang mengindikasikan kemungkinan untuk setiap blok 8 × 8 diskrit transformasi kosinus terpisah dikompresi ganda. . Validitas pendekatan yang diusulkan telah dinilai dengan mengevaluasi kinerja detektor berdasarkan ambang batas peta kemungkinan, mempertimbangkan skenario forensik yang berbeda. Keefektifan metode yang diusulkan juga dikonfirmasi oleh tes yang dilakukan pada gambar yang dirusak realistis. Sifat menarik dari pendekatan Bayesian yang diusulkan adalah bahwa ia dapat dengan mudah diperluas untuk bekerja dengan jejak yang ditinggalkan oleh jenis pemrosesan lainnya.

— Media
sumber

Anda harus menambahkan judul makalah daripada "makalah ini". Jika menambahkan judul, orang dapat menemukan kertas bahkan jika tautannya terputus.

— Martin Thoma