Графические редакторы, среди которых самым популярным благодаря высокой функциональности является Adobe Photoshop, позволяют творить чудеса преобразований изображений на цифровых фотоснимках. Используя эти программы, искусные дизайнеры могут создавать художественные шедевры. Однако, как и любая другая технология, Фотошоп в руках злоумышленников может служить инструментом достижения преступных целей. Ведь редактирование изображений может осуществляться для их фальсификации. И искусные мастера подделок могут надежно скрыть вмешательство в цифровой фотооригинал.
Фотоподделка распространяется в Интернете, попадает в прессу или в качестве ложного доказательства в правоохранительные органы. А когда возникает подозрение в оригинальности изображения, только опытные эксперты могут выявить приметы (маркеры) его фальсификации, затрачивая на их поиск часы кропотливого труда.
И вот эту скрупулезную исследовательскую работу решили переложить на искусственный интеллект (ИИ), что и сделал старший научный сотрудник компании Adobe Systems Влад Морариу в сотрудничестве с помощью группы ученых Мэрилендского университета в Колледж-Парке. Результатом работы, проведенной по заказу Агентства перспективных исследовательских программ Министерства обороны США, стала система ИИ, созданная на основе 2-х конкурирующих нейронных сетей, «обученных» на десятках тысяч сфальсифицированных изображений с различными типами тщательно замаскированных изменений. По окончании «профессионального образовательного курса» система ИИ обрела способность выявления фотоподделок, затрачивая на экспертную оценку лишь несколько секунд интеллектуального труда.
Методика поиска подделок основана на определении 3-х основных типов изменений, которые неизбежно вносятся в изображение при его редактировании:
- появление границ, на которых объединяются части, взятые из различных источников,
- появление следов перемещений или клонирования объектов,
- появление «опустевших» мест, с которых были изъяты какие-либо объекты.
Все эти следы обнаруживаются благодаря анализу изменений красных, зеленых и синих цветов - составляющих каждого пикселя изображения. Данный способ анализа обеспечивает эффективное выявление любых цветовых несогласованностей, которые не могут быть созданы видеосенсором камеры или сканера (даже при его некорректной работе). И эти несогласованности являются бесспорным свидетельством фальсификации изображения.
Комментарии
Отправить комментарий