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人工智能之AI轻松识别PS过的图像

AI优化生活 2018-07-09 22:46 发文

人工智能之AI轻松识别PS过的图像

原创   张志荣

前言:人们越来越担心利用新的工具,使得编辑图像和视频比以前更加容易,特别是社交媒体能够快速分享令人震惊的图像和视频等媒体内容,且无需事实核查,存在大量盗用、篡改等问题。如今Adobe正在研究如何使用AI/ML来轻松识别被PS处理过的图像或图片。

 

社交媒体上时刻充斥着大量的图像和视频等媒体内容,有的无法及时考证核查。人们担心,新的工具层出不穷,使得图像和视频编辑更加容易,会出现大量盗版篡改问题。其中一些工具是由Adobe开发的。    


针对这个问题,Adobe正在研究如何使用AI/ML来自动识别被PS过的图像或图片。Photoshop简称PS,是由Adobe出品的图像处理软件,如今PS图象处理软件伪造越来越复杂,但Adobe正在使用AI/ML人工智能之机器学习方法来检测伪造何时发生的。

 

如今,大量照片被编辑经常发生,没什么大不了的事情。但在某些情况下,比如,新闻摄影、政客或名人的照片和执法部门使用的法医图片证据被伪造篡改了,情节相当糟糕,有的甚至属于违法行为。人们希望更好地了解图片的“真像”。

 

AI人工智能-特别是神经网络技术具有松散地基于人类大脑从真实世界数据中学习的能力,而不仅仅是刚性编程。该技术已被证明是有用的,可以检测垃圾邮件,标记欺诈信用卡交易,学习如何辩论和理解人类语言等。Adobe利用AI/ML来发现图像编辑的迹象,特别是当图像的一部分中的噪声斑点与另一部分不匹配时,或者当有新图像被拼接的异常边界时。即使仔细检查,人类也很难辨认出图片中被篡改的区域。


Adobe AI学习发现PS图象处理软件制造的照片赝品

Adobe最新研究成果展示了AI/ML如何用于识别三种常见的图像处理类型:

1)拼接:将不同图像的两部分组合在一起;

2)克隆:图像内的对象被复制和粘贴;

3)删除:当一个对象被清除掉。

 

为了发现图像篡改,通常数字取证专家会在图像的隐藏层中寻找线索。当进行这些编辑时,它们会留下数字伪像,例如图像传感器产生的随机颜色和亮度变化(也称为图像噪声)中的不一致性。例如,如果将两个不同的图像拼接在一起,或者将图像的一部分中的对象复制并粘贴到另一部分,则此背景噪音不匹配,就像墙上涂有略微不同颜色的污渍一样。

 

然而,Adobe使用AI/ML的方法,对使用编辑图像的大型数据集进行训练,从中发现和指出篡改的常见模式。在某些测试中,Adobe开发的系统得分高于其他团队制造的类似系统。

 通过对现实世界中被篡改的图像进行训练,神经网络就可以发现一张照片被欺骗的迹象

神经网络技术提供了令人印象深刻的结果,但是结果质量很大程度上取决于训练神经网络的数据质量。在训练过程中,数据预先被仔细标记,这样系统就能识别模式。数据预先标记有一大堆工作要做。

 

使用数以万计的已知的、被操控的图像实例,Adobe成功地训练了一个深度学习神经网络来识别图像。该深度学习神经网络不仅能检测篡改伪影,而且还能区分各种篡改技术。目前该技术仅应用在图片篡改识别中,视频篡改识别方面还有待进一步开发。



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