Come posso rilevare se un'immagine è stata photoshoppata?

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Vorrei controllare i file JPG se sono stati manipolati per modificare il contenuto.

Quello che considero NON photoshopped:

ritaglio
rotante
(Scaling)
Risoluzione dell'immagine
Le modifiche automatiche potrebbero essere apportate dagli smartphone

Cosa considero photoshopping:

Aggiunta di una nuova immagine sopra parti della vecchia immagine
Modifica del testo di una parte di un'immagine

Come può essere verificato automaticamente?

(E: ci sono librerie pronte per l'uso per questo?)

computer-vision

— Martin Thoma
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Ho trovato izitru.com - ma non riesco a trovare una spiegazione di cosa facciano e nessuna versione indipendente che potrei guardare

— Martin Thoma,

Se la tua immagine può essere trovata online, puoi utilizzare un motore di ricerca che può prendere un'immagine come input ( occhio minuscolo , immagine google, ...) e confrontare ogni versione dell'immagine.

— Manu H,

potreste trovare difficili i cambiamenti di risoluzione perché se ingrandisci, stai alterando la sfumatura da pixel a pixel e potrebbe sembrare "alterata" quando non è stata aumentata. I JPEG sono difficili perché sono un formato compresso PERDUTO ... quindi con abilità che aiuta a nascondere cambiamenti sottili.

— bethanyP

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Analisi del livello di errore come descritto Analisi del livello di errore, disponibile all'indirizzo https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection sembra essere uno sembra essere un modo:

Sfruttate che i rapporti di compressione locali potrebbero essere diversi. E sembra essere possibile addestrare reti neurali su di esso.

Non ho trovato un documento che dica quanto bene funziona finora

— Martin Thoma
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In realtà al momento non sto lavorando su quest'area, ma ricordo qualcosa del passato che potrebbe aiutarti. I file JPG usano la quantizzazione, è davvero difficile per il rilevamento di falsi, ma ti consiglio di leggere il seguente documento.

Analisi delle prestazioni del rilevamento di falsi della compressione di immagini JPEG

L'algoritmo forense proposto per discriminare tra regioni originali e forgiate nelle immagini JPEG, con l'ipotesi che l'immagine manomessa presenti una doppia compressione JPEG, allineata (A-DJPG) o non allineata (NA-DJPG). A differenza degli approcci precedenti, l'algoritmo proposto non deve selezionare manualmente una regione sospetta per testare la presenza o l'assenza di artefatti a doppia compressione. Basato su un modello statistico migliorato e unificato che caratterizza gli artefatti che appaiono in presenza di A-DJPG o NA-DJPG, l'algoritmo proposto calcola automaticamente una mappa di verosimiglianza che indica la probabilità per ogni blocco di trasformazioni del coseno discreto 8 × 8 di essere doppiamente compresso . La validità dell'approccio proposto è stata valutata valutando le prestazioni di un rivelatore in base al limite della mappa della probabilità, considerando diversi scenari forensi. L'efficacia del metodo proposto è confermata anche da test condotti su immagini manomesse realistiche. Una proprietà interessante dell'approccio bayesiano proposto è che può essere facilmente esteso per funzionare con tracce lasciate da altri tipi di elaborazione.

— Media
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— Martin Thoma,