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Learning Rich Features for Image Manipulation Detection

愈來愈多相片已不可信,因為許多都經過P圖美化或造假。不過Adobe正在實驗人工智慧(AI)技術,希望能辨識經過Photopshop修圖過的圖片。

由於修圖技術的進步及更多好用編輯軟體的出現,市面上出現各種低成本的修圖方法。最常見的是圖片捻接(splicing)、剪下貼上(copy-move)、完全移除(removal)。

由Adobe研究中心及馬里蘭大學學者組成的研究小組,使用一種雙流(two-stream)快速區域性卷積神經網路(FASTER region-based convolutional neural networks, FASTER R-CNN)訓練它來偵測特定相片中被變造的區域。其中一道是從圖片中的RGB stream偵測對比差異、邊界不自然等,另一道是利用隱寫分析模型(steganalysis rich model)找出真實與變造區域間「噪音」(noise)的不一致性,後者是因為當物件從A圖(來源)移除貼上B圖(目的地)時,來源和目的地圖片的「噪音」會不一致。兩種資訊再經由雙線型池化層(bilinear pooling layer)形成最後的數據。

實驗顯示,運用研究小組方法,可以辨別出圖像的確經過變造,還能顯示變造的手法,是經過拼貼、貼上複製,或是移除部分圖像,而且在辨識尺寸調整及JPEG壓縮,也比其他方法效果好。

這項研究是在本月電腦視覺模型辨識(Computer Vision and Pattern Recognition)大會上發表。Adobe對The Verge表示,本項技術還在研究初期,但未來Adobe希望在數位媒體真實性的辨識,像是協助警方辦案的技術開發上不會缺席。

AI是否能撥亂反正還不得而知,不過可以確定的是AI可以造假。去年一名為deepfakes的網友,運用AI技術移花接木,假造了神力女超女主角Gal Gadot的色情影片,還有研究人員用AI技術合成俄國總統普丁發表內容來自前美國總統歐巴馬的演說影片,都使人擔心假造新聞足以讓天下大亂。


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