¿Cómo puedo detectar si una imagen fue retocada?

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Me gustaría verificar los archivos JPG si fueron manipulados para cambiar el contenido.

Lo que considero NO photoshopped:

  • Recortar
  • Giratorio
  • (Escalada)
  • Resolución de imagen
  • Los cambios automáticos que pueden hacer los teléfonos inteligentes

Lo que considero photoshopping:

  • Agregar una nueva imagen encima de partes de la imagen anterior
  • Cambiar el texto de una parte de una imagen

¿Cómo se puede verificar esto automáticamente?

(Y: ¿hay bibliotecas listas para usar?)

computer-vision Martin Thoma
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Encontré izitru.com , pero no puedo encontrar una explicación de lo que hacen y no hay una versión autohospedada que pueda ver
Martin Thoma
Si su imagen se puede encontrar en línea, puede utilizar un motor de búsqueda que puede tomar una imagen como entrada ( ojo pequeño , imagen de Google, ...) y comparar cada versión de la imagen.
Manu H
es posible que los cambios de resolución sean difíciles porque si aumenta el tamaño, está alterando la pluma de píxel a píxel y puede parecer 'alterada' cuando no se ha aumentado. Los archivos JPEG son difíciles porque son un formato comprimido PERDIDO ... así que con habilidad que ayuda a ocultar cambios sutiles.
bethanyP

Respuestas:

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El análisis del nivel de error como se describe en el análisis del nivel de error, que se encuentra en https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection parece ser uno parece ser de una manera:

Explota que las relaciones de compresión locales pueden ser diferentes. Y parece que es posible entrenar redes neuronales en él.

No encontré un documento que diga qué tan bien funciona esto hasta ahora

Martin Thoma
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En realidad, actualmente no estoy trabajando en esta área, pero recuerdo algo del pasado que puede ayudarte. Los archivos JPG usan cuantización, es realmente difícil detectar la falsificación, pero le sugiero que lea el siguiente documento.

Análisis de rendimiento de detección de falsificación de compresión de imágenes JPEG

El algoritmo forense propuesto para discriminar entre regiones originales y falsificadas en imágenes JPEG, bajo la hipótesis de que la imagen manipulada presenta una compresión JPEG doble, ya sea alineada (A-DJPG) o no alineada (NA-DJPG). A diferencia de los enfoques anteriores, el algoritmo propuesto no necesita seleccionar manualmente una región sospechosa para probar la presencia o ausencia de artefactos de doble compresión. Basado en un modelo estadístico mejorado y unificado que caracteriza los artefactos que aparecen en presencia de A-DJPG o NA-DJPG, el algoritmo propuesto calcula automáticamente un mapa de probabilidad que indica la probabilidad de que cada bloque de transformación de coseno discreto 8 × 8 esté doblemente comprimido . La validez del enfoque propuesto se ha evaluado evaluando el rendimiento de un detector con base en el umbral del mapa de probabilidad, considerando diferentes escenarios forenses. La efectividad del método propuesto también se confirma mediante pruebas realizadas con imágenes realistas manipuladas. Una propiedad interesante del enfoque bayesiano propuesto es que puede extenderse fácilmente para trabajar con trazas dejadas por otros tipos de procesamiento.

Medios de comunicación
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Debe agregar el título del documento en lugar de "este documento". Si agrega el título, se puede encontrar el documento incluso si el enlace se rompe.
Martin Thoma