訂閱
糾錯
加入自媒體

用AI和區(qū)塊鏈對付PS,我們的目標(biāo)是沒有照騙

照片是真實世界的反映嗎?

或許從照相技術(shù)發(fā)明的初衷來說,應(yīng)該是這樣的。

不過現(xiàn)實情況卻是,在拍照技術(shù)被發(fā)明不久后,利用照片沖印技術(shù)進(jìn)行照片修繕和造假的情況就已經(jīng)出現(xiàn)了。等到了數(shù)碼照片時代,Adobe這樣的圖像處理軟件出現(xiàn)后,更讓照片造假成為了一件普遍的事。

等到今天,AI把更強(qiáng)的圖像處理能力帶給了每一個人時,通過手機(jī)上的App就能對照片甚至視頻進(jìn)行修圖美顏,照片造假已經(jīng)成為了一件人們習(xí)以為常的事情。

不過到了今天,這種情況很可能就要被改變了。

照片造假簡史

關(guān)于照相術(shù)的發(fā)明有兩種說法,一說在1826年,由一位法國人成功完成了第一次攝像,也有說法是1839年利用鹵化銀技術(shù)作為感光材料的技術(shù)成熟后,照相術(shù)才可是正式應(yīng)用起來。

但在1855年,就已經(jīng)開始有人利用暗房沖洗技術(shù)對照片進(jìn)行造假了。

上面這張照片,就是1855年出現(xiàn)的一張假照片。我們可以看出,這張照片應(yīng)該是把兩張歪著頭的半身照合并曝光在一張相紙上,才形成了圖中兩個腦袋的錯覺。

在那個沒有PS的年代,修改膠片照片是一件非常費勁的事。曾經(jīng)為毛澤東、周恩來、朱德等等多位領(lǐng)導(dǎo)人拍攝過照片的新華社攝影部技術(shù)組組長陳石林就曾在采訪中提到過提領(lǐng)導(dǎo)人們修片的過程。

就拿這張照片來說,早年間毛澤東沒有自己的單人標(biāo)準(zhǔn)照,陳石林就把手表的表針磨成極細(xì)的小刀,把毛澤東從這張集體照中“摳”了出來,制成了毛澤東的第一張標(biāo)準(zhǔn)照,也就是現(xiàn)在百元人民幣上的“毛爺爺”。

剩下的還有用分部分曝光提高人臉上的立體效果、用透明水彩燃料、薄堿液把牙齒涂白等等。

隨后數(shù)碼照片時代來臨,Photoshop等等軟件的出現(xiàn)讓照片可以完全脫離現(xiàn)實、變?yōu)樗囆g(shù)品,或者以假亂真的的改動混淆事實。當(dāng)AI帶來強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和圖像處理能力之后,照片的改動甚至可以自動化、批量化。現(xiàn)在很多手機(jī)宣傳的AI拍照、智能美顏,其實就是手機(jī)程序執(zhí)行圖像處理指令,創(chuàng)造出無數(shù)張“假的照片”。

一眼識破假照片的AI,和保證照片真實的區(qū)塊鏈

Adobe這類公司通過軟件技術(shù)帶給了我們一個更美好的世界,同時也帶來了很多欺騙。輕則是一張和真人長相不符的照片,重則是可能影響世界的虛假新聞?wù)掌?/p>

這時,識別照片造假已經(jīng)成了一件重要工作。通常來說,識別照片造假的方式有以下幾種。

第一是通過光影識別。一般情況下,一張照片里的光源都是相同的,所以陰影的大小、位置、角度應(yīng)該也是相對的。如果說照片中有對象的陰影位置不符合光源體系,那么這一對象通常受到了修改。

第二種是重建3D模型。當(dāng)照片沒有明顯的陰影誤差時,我們可以通過已知信息重構(gòu)照片中物體的3D模型,以此重新“拍照”然后對比現(xiàn)在的照片有沒有進(jìn)行修改。上面這張圖片,就是通過了解到照片中人的身高體重,進(jìn)行3D模型重現(xiàn)之后發(fā)現(xiàn)比例角度都和照片相同,也就確定照片沒有被修改。

第三種方法,是建立數(shù)碼相機(jī)的“指紋”。捷克一家初創(chuàng)企業(yè)Verifeyed通過對相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)、傳感器和儲存系統(tǒng)確定每一臺相機(jī)的獨特性,再通過檢驗jpg文件經(jīng)過幾次保存再壓縮來判斷圖片有沒有經(jīng)過修改。

除此之外,還有類似于看看物體邊緣有沒有模糊畸變、墻壁有沒有被P歪等等普通人常用的低階手段,但不管怎樣,比起AI造假照片的速度和強(qiáng)度,我們甄別假照片的能力都要差了一大截。

1  2  下一頁>  
聲明: 本文系OFweek根據(jù)授權(quán)轉(zhuǎn)載自其它媒體或授權(quán)刊載,目的在于信息傳遞,并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負(fù)責(zé),如有新聞稿件和圖片作品的內(nèi)容、版權(quán)以及其它問題的,請聯(lián)系我們。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

人工智能 獵頭職位 更多
掃碼關(guān)注公眾號
OFweek人工智能網(wǎng)
獲取更多精彩內(nèi)容
文章糾錯
x
*文字標(biāo)題:
*糾錯內(nèi)容:
聯(lián)系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網(wǎng)安備 44030502002758號