Adobe 研究人员开发了一种神经网络,可以识别 Photoshop 处理过的图像。一项新发表的研究 【 PDF 】详细介绍了这项技术,该研究指出,人类通常很难注意到图像的改变部分。然而,尽管有任何试图混淆它们的尝试,例如应用高斯模糊,原始图像和编辑元素之间的差异通常仍然存在,并且可以训练机器来发现这些差异。
原始和编辑后的图像元素之间可能存在各种差异,例如不同的噪声模式和对比度级别。对这些编辑过的元素进行手动调整会使它们几乎无法被人眼区分。然而,Adobe 的神经网络不仅可以识别这些变化,还可以确定用于编辑图像的篡改技术的类型。
该系统设计一个双流 Faster R-CNN 网络,在识别操纵图像方面进行端到端的训练。第一个称为 RGB 流,寻找各种篡改伪像,包括大的对比度差异和改变的边界。第二个,称为噪声流,查找图像噪声中的不一致以识别编辑过的元素。
在研究中,研究人员解释说:
然后,我们通过双线性池化层融合来自两个流的特征,以进一步合并这两种模式的空间共现。在四个标准图像处理数据集上的实验表明,我们的双流框架优于每个单独的流,并且与具有调整大小和压缩鲁棒性的替代方法相比,还实现了最先进的性能。
事实证明,此类技术可用于验证新闻摄影、摄影比赛和类似情况中使用的图像的真实性。
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