Comment détecter si une image a été retouchée?

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Je voudrais vérifier les fichiers JPG s'ils ont été manipulés pour changer le contenu.

Ce que je considère PAS photoshoppé:

Recadrage
Tournant
(Mise à l'échelle)
Résolution de l'image
Modifications automatiques que les smartphones peuvent apporter

Ce que je considère comme le photoshopping:

Ajout d'une nouvelle image au-dessus de parties de l'ancienne image
Modification du texte d'une partie d'une image

Comment cela peut-il être vérifié automatiquement?

(Et: existe-t-il des bibliothèques prêtes à l'emploi?)

computer-vision

— Martin Thoma
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J'ai trouvé izitru.com - mais je ne trouve pas d'explication sur ce qu'ils font et aucune version auto-hébergée que je pourrais regarder

— Martin Thoma

Si votre image peut être trouvée en ligne, vous pouvez utiliser un moteur de recherche qui peut prendre une image en entrée ( petit œil , image google, ...) et comparer chaque version de l'image.

— Manu H

vous pouvez trouver des changements de résolution difficiles car si vous effectuez une augmentation de taille, vous modifiez la plume d'un pixel à l'autre et elle peut sembler «altérée» lorsqu'elle n'a pas été augmentée. Les JPEG sont difficiles car ils sont un format compressé LOSSY..so avec des compétences qui aident à cacher les changements subtils.

— bethanyP

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L'analyse du niveau d'erreur comme décrit l'analyse du niveau d'erreur, trouvée à https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection semble être une semble être une façon:

Vous exploitez que les taux de compression locaux peuvent être différents. Et il semble possible d'y entraîner des réseaux de neurones.

Je n'ai pas trouvé de papier qui indique à quel point cela fonctionne jusqu'à présent

— Martin Thoma
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En fait, je ne travaille pas actuellement sur ce domaine, mais je me souviens de quelque chose du passé qui pourrait vous aider. Les fichiers JPG utilisent la quantification, c'est vraiment difficile pour la détection de la contrefaçon mais je vous suggère de lire l'article suivant.

Analyse des performances de la détection de contrefaçon de la compression d'image JPEG

L'algorithme médico-légal proposé pour faire la distinction entre les régions d'origine et les régions falsifiées dans les images JPEG, sous l'hypothèse que l'image falsifiée présente une double compression JPEG, soit alignée (A-DJPG) soit non alignée (NA-DJPG). Contrairement aux approches précédentes, l'algorithme proposé n'a pas besoin de sélectionner manuellement une région suspecte afin de tester la présence ou l'absence d'artefacts de double compression. Basé sur un modèle statistique amélioré et unifié caractérisant les artefacts qui apparaissent en présence à la fois de A-DJPG ou NA-DJPG, l'algorithme proposé calcule automatiquement une carte de vraisemblance indiquant la probabilité pour chaque bloc de transformation cosinus discret 8 × 8 d'être doublement compressé . La validité de l'approche proposée a été évaluée en évaluant les performances d'un détecteur sur la base d'un seuillage de la carte de vraisemblance, envisager différents scénarios médico-légaux. L'efficacité de la méthode proposée est également confirmée par des tests effectués sur des images réalistes falsifiées. Une propriété intéressante de l'approche bayésienne proposée est qu'elle peut être facilement étendue pour fonctionner avec des traces laissées par d'autres types de traitement.

— Médias
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Vous devez ajouter le titre de l'article au lieu de "cet article". Si vous ajoutez le titre, on peut retrouver le papier même si le lien se casse.

— Martin Thoma