Neue Technik analysiert Schatten um Foto Fakes vor Ort

(ISNS)--ein neuer Algorithmus erkennen gefälschte Fotos von inkonsistenten Schatten, die nicht immer offensichtlich, die mit bloßem Auge sind Sie suchen.

Die Technik, die in der Zeitschrift ACM Transactions on Grafiken im September veröffentlicht wird, ist das neueste Tool in immer ausgefeilteren Wettrüsten zwischen digitalen Forensik-Experten und diejenigen, die Fotos zu manipulieren oder gefälschte Tableaus für betrügerische Zwecke erstellen.

Nationalen Sicherheitsbehörden, die Medien, Fachzeitschriften und andere verwenden digitale forensische Techniken, authentische Bilder und EDV Fälschungen zu unterscheiden.

James O'Brien, ein Informatiker an der University of California, Berkeley, zusammen mit Hany Farid und Eric Kee Dartmouth Hochschule, einen Algorithmus entwickelt, der interpretiert eine Vielzahl von Schatten in einem Bild zu bestimmen, ob sie mit einer einzigen Lichtquelle physisch vereinbar sind.

In der realen Welt erklärt O'Brien, wenn Sie zog eine Linie von einem Schatten auf dem Objekt, das der Schatten und die Verlängerung der Linie gehalten, es schließlich die Lichtquelle traf würde. Manchmal jedoch ist es nicht möglich, jeden Teil eines Schattens, seine genaue Übereinstimmung auf ein Objekt zu koppeln.

"Stattdessen zeichnen wir einen Keil aus dem Schatten, wo der Keil das ganze Objekt enthält. Wir wissen, dass die Linie in diesem Keil irgendwo sein müsste. Wir dann sagte Keile, halten sie die Kanten des Bildes hinausgehen "O'Brien.

Wenn das Foto authentisch ist, werden dann alle Keile eine gemeinsame Schnittmenge Region haben wo befindet sich die Lichtquelle. Wenn sie sich nicht überschneiden, "das Bild ist ein scheinheiliger", sagte O'Brien.

Eine wachsende toolbox

Die neue Technik hat aber Grenzen. Zum Beispiel war es entworfen für Gebrauch mit Bildern in denen gibt es eine einzelne dominierende Lichtquelle nicht Situationen mit vielen kleinen Lichtern oder ein breites, diffuses Licht.

Man könnte auch vorstellen, einen clevere Fälscher antizipieren die Verwendung von Software zur Erkennung von Schatten und sicherstellen, dass sie Schatten erstellt, die den Test bestehen würde. Die Forscher nennen dieses nur ein Verfahren in einer Toolbox von Methoden, die entwickelt werden, um die Fälscher zu fangen.

O'Brien, sagt einer der Beweggründe für die Entwicklung ihrer Algorithmus zu reduzieren auf die subjektive Beurteilung von menschlichen Experten vor Ort Fälschungen, die leicht Fehler geschmiedet Fotos für authentische Fotos und authentische Fotos für die geschmiedete stützen muss.

Nehmen Sie zum Beispiel das ikonische 1969 Foto der NASA Astronaut Buzz Aldrin posiert auf der Oberfläche des Mondes.

"Die Schatten gehen in verschiedene Richtungen und der Beleuchtung sehr seltsam... aber, wenn Sie die Analyse [mit unserer Software tun] allerlei, alles checkt,", sagte O'Brien.

Unsere Probleme mit Schatten

Unklar ist, warum Menschen sind so schlecht bei der Erkennung von inkonsistenter Schatten, zumal andere Hinweise, wie z. B. Farbe, Größe und Form, also unsere visuelle Systeme abgestimmt sind, sagte der UC-Berkeley Vision Forscher Marty Banken.

Eine Idee, Banken, sagte, ist, dass Schatten eine relativ unwichtige visuellen Hinweis, sind wenn es darum geht, Organismen überleben.

"Es ist wichtig, die Farbe richtig zu bekommen, weil das ein Zeichen dafür sein könnte, dass Obst oder Fleisch wirst du Essen ist verdorben, und es ist wichtig, die Größe und Position richtig machen, so dass Sie mit Dingen interagieren können", sagte Banken, die nicht in der Forschung beteiligen. "Und dann gibt es Dinge, wo es nicht nur wirklich wichtig. Einer von ihnen ist Schatten, wir glauben."

Immerhin gehörte vor dem Aufkommen der Fotografie, unwahrscheinlich, dass jemals eine Szene begegnen wo der Schatten in die falsche Richtung weisen.

Analyse der Schatten sagte auch nur geistig anstrengend Aufgabe, mehr könnte Shree Nayer, Computer Vision Forscher an der New Yorker Columbia University, der auch nicht in der Forschung beteiligt war.

"Dies ist ein komplexer zweite bestellen-Effekt" Nayer sagte, "und es ist etwas, das wir haben eine viel härtere Zeit wahrzunehmen."

Mensch-Maschine-Kooperation

Für den Moment zumindest erfordert das Team Methode noch einige menschliche Hilfe durch passende Schatten auf die Objekte, die sie zu werfen.

"Dies ist etwas, das in vielen Bildern eindeutig ist und Menschen sind ziemlich gut darin," erklärte O'Brien.

Sobald das erledigt ist, übernimmt die Software und herausfindet, wenn die Schatten könnte durch eine gemeinsame Lichtquelle erstellt wurden.

Auf diese Weise die Wissenschaftler sagen, ihre Methode lässt Menschen zu tun, welche Computer sind arm an – Interpretation des hochrangigen Inhalts in Bildern – und ermöglicht es Computern tun, was Menschen sind arm an — Tests auf Inkonsistenzen.

"Ich für die absehbare Zukunft die besten Ansätze sein dieser Hybrid aus Mensch und Maschine zusammenarbeiten werden", meint O'Brien.

Columbias Nayer sagte, dass er einen Tag vorstellen könnte, wenn Computer nicht menschliche Hilfe brauchen für solche Aufgaben durch immer ausgefeiltere Modelle und Machine learning-Algorithmen.

Da ihre Software relativ einfach menschliche Unterstützung erforderlich, sagen O'Brien und sein Team es eines Tages nützlich nicht nur Experten, sondern auch die allgemeine Öffentlichkeit sein könnte.

"Damit man sich vorstellen kann ein Plug-in für Photoshop oder als interaktive app in Ihrem Web-Browser, wo können Sie das tun, und es würde keine Inkonsistenzen zu kennzeichnen,", sagte O'Brien.

In Science News Service wird unterstützt durch das American Institute of Physics. Ker als ist ein freiberuflicher Schriftsteller mit Sitz in Südkalifornien.