अगर एक छवि फ़ोटोशॉप की गई थी तो मैं कैसे पता लगा सकता हूं?

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अगर वे सामग्री को बदलने के लिए हेरफेर किए गए थे तो मैं जेपीजी फाइलों की जांच करना चाहूंगा।

क्या मैं फोटोशॉप्ड नहीं मानता:

फसल
घूर्णन
(स्केलिंग)
छवि वियोजन
स्वचालित परिवर्तन स्मार्टफ़ोन कर सकते हैं

मैं फ़ोटोशॉपिंग पर क्या विचार करता हूं:

पुरानी छवि के कुछ हिस्सों के शीर्ष पर एक नई छवि जोड़ना
एक छवि के एक हिस्से का पाठ बदलना

इसे स्वचालित रूप से कैसे जांचा जा सकता है?

(और ... क्या इसके लिए तैयार-से-उपयोग किए जाने वाले पुस्तकालय हैं? "

computer-vision

— मार्टिन थोमा
स्रोत

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मुझे izitru.com मिला - लेकिन मैं एक स्पष्टीकरण नहीं पा सकता कि वे क्या करते हैं और कोई स्व-होस्टेड संस्करण नहीं है जिसे मैं देख सकता था

— मार्टिन थोमो

यदि आपकी छवि ऑनलाइन पाई जा सकती है, तो आप एक खोज इंजन का उपयोग कर सकते हैं जो छवि को इनपुट ( छोटी आंख , Google छवि, ...) के रूप में ले सकता है और छवि के प्रत्येक संस्करण की तुलना कर सकता है।

— मनु एच

आपको रिज़ॉल्यूशन परिवर्तन मुश्किल लग सकता है क्योंकि यदि आप अपसाइज़ करते हैं, तो आप पिक्सेलर को पिक्सेल से पिक्सेल में बदल रहे हैं और यह तब बदल सकता है जब इसे संवर्धित नहीं किया गया हो। JPEG मुश्किल हैं क्योंकि एक LOSSY संकुचित प्रारूप हैं। कौशल के साथ जो सूक्ष्म परिवर्तनों को छिपाने में मदद करता है।

— bethanyP

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त्रुटि स्तर विश्लेषण के रूप में त्रुटि स्तर विश्लेषण, https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection पर पाया गया लगता है कि एक ही रास्ता प्रतीत होता है:

आप शोषण करते हैं कि स्थानीय संपीड़न अनुपात भिन्न हो सकते हैं। और इस पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव प्रतीत होता है।

मुझे एक पेपर नहीं मिला, जो कहता है कि यह अब तक कितना अच्छा काम करता है

— मार्टिन थोमा
स्रोत

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वास्तव में मैं वर्तमान में इस क्षेत्र में काम नहीं कर रहा हूं, लेकिन मुझे अतीत से कुछ याद है जो आपकी मदद कर सकता है। जेपीजी फाइलें मात्रा का उपयोग करती हैं, यह जालसाजी का पता लगाने के लिए वास्तव में मुश्किल है लेकिन मैं आपको निम्नलिखित पेपर पढ़ने का सुझाव देता हूं।

JPEG छवि संपीड़न की जालसाजी का प्रदर्शन का विश्लेषण विश्लेषण

प्रस्तावित फोरेंसिक एल्गोरिथ्म जेपीईजी छवियों में मूल और जाली क्षेत्रों के बीच भेदभाव करने के लिए, परिकल्पना के तहत कि छेड़छाड़ छवि एक डबल जेपीईजी संपीड़न प्रस्तुत करती है, या तो गठबंधन (ए-डीजेपीजी) या नॉनगल्ड (एनए-डीजेपीजी)। पिछले दृष्टिकोणों के विपरीत, प्रस्तावित एल्गोरिथ्म को उपस्थिति या दोहरे संपीड़न कलाकृतियों की अनुपस्थिति का परीक्षण करने के लिए मैन्युअल रूप से एक संदिग्ध क्षेत्र का चयन करने की आवश्यकता नहीं है। ए-डीजेपीजी या एनए-डीजेपीजी, दोनों की उपस्थिति में प्रदर्शित होने वाली कलाकृतियों को प्रदर्शित करने वाले एक बेहतर और एकीकृत सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर, प्रस्तावित एल्गोरिथ्म स्वचालित रूप से एक संभावना मानचित्र की गणना करता है जो प्रत्येक 8 × 8 असतत ब्रह्माण्ड परिवर्तन के ब्लॉक की संभावना को दर्शाता है जो दोगुना संकुचित हो रहा है। । प्रस्तावित नक्शे की वैधता का आकलन संभावना मानचित्र के थ्रेसहोल्ड के आधार पर डिटेक्टर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करके किया गया है, विभिन्न फोरेंसिक परिदृश्यों पर विचार करना। यथार्थवादी छेड़छाड़ की छवियों पर किए गए परीक्षणों से प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता की भी पुष्टि की जाती है। प्रस्तावित बायेसियन दृष्टिकोण की एक दिलचस्प संपत्ति यह है कि इसे अन्य प्रकार के प्रसंस्करण द्वारा छोड़े गए निशान के साथ काम करने के लिए आसानी से बढ़ाया जा सकता है।

— मीडिया
स्रोत

आपको "इस पेपर" के बजाय पेपर का शीर्षक जोड़ना चाहिए। यदि शीर्षक जोड़ते हैं, तो लिंक टूटने पर भी पेपर मिल सकता है।

— मार्टिन थोमा