-10
Встроить библиотеку мемасиков в Пикабу
23 Комментария в Предложения по Пикабу  

Пикабушники довольно часто используют мемы. Часто использование того или иного мема в конкретной ситуации само по себе становится лулзом и срубает много плюсов.

Сейчас, для того, чтобы загрузить картинку с мемом на сайт, нужно или загрузить ее со своего компьютера, или прикрепить в комментарий по ссылке. Насколько я понимаю, и в первом, и во втором случае, картинка каждый раз загружается на сайт, и сейчас где-то на сервере Пикабу лежат целые кучи одинаковых картинок с одним и тем же мемом, что трудно назвать рациональным использованием дискового пространства сервера.

Предлагаю встроить новую функцию: библиотека мемов на Пикабу, к которой можно обратиться прямо из комментария и загрузить нужную картинку прямо с сайта Пикабу.


Плюсы:

+ рационализация использования ресурсов Пикабу: сам сталкивался с тем, что когда ты ищешь нужный мем, то часто находишь его на Пикабу - то есть я с Пикабу загружаю мем на Пикабу же;

+ удобство использования: больше не нужно искать мемы в куче папок на компе или в сети - все уже есть на Пикабу;

+ возможность проведения "стандартизации" мемов: больше никаких картинок с комариную пипиську, шакалов или джойреактора.

Минусы:

- главный минус, собственно, заключается в том, что эту фичу надо спроектировать и реализовать (какая неожиданность :)


Возможные вопросы:

Какие мемы должны войти в библиотеку?

Я бы предложил не гнаться за модой и добавлять в библиотеку все картиночки, которые мало-мальски походят на мемы, а остановится на классике: "ванга", "я человек простой...", "фрай", "нельзя просто так...", "девочка в недоумении", "ребенок в пижаме", " вы понимаете" и т.д. - таких мемов дохренища, в интернете даже есть различные рейтинги мемов.


Как реализовать поиск нужных мемов?

1. Думаю, что необходим какой-то символ, для обращения к библиотеке мемов: наподобие "@", для обращения к пользователю. Символ, на мой взгляд, должен быть из русской раскладки, чтобы пользователю не пришлось часто менять раскладку, т.к. дальше он продолжит набирать тест на русском. Символ должен быть достаточно редко используемым, в моем примере это слеш.

2. При поиске мемасиков нельзя использовать пробел (точно так же, как нельзя использовать пробел в имени юзера), поэтому предлагаю сортировать мемы по ключевым словам. Например первую картинку из моего примера можно описать словами: "повар", "расист", ну и "повар-расист" для извращенцев. Еще пример: мем "ванга" можно опиать словами "ванга" (само собой), "вангую", "ванговать", "предсказание" и т.д. Может быть, для поиска нужного мема, можно было бы писать слитно, типа "ячеловекпростой"? Ну короче, это вопрос обсуждаемый.


Пример того, как это могло бы выглядеть:

Показать полностью 1
2958
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
132 Комментария  

В 1855 году пионер портретной фотографии Оскар Рейландер сфотографировал себя несколько раз и наложил негативы друг на друга при печати. Получившееся двойное селфи считается первым фотомонтажом в истории. Наверное лайков тогда собрал, уух...


Теперь же каждый подросток с фотошопом, смартфоном и интернетом сможет даже лучше. Правда чаще всего эти коллажи неимоверно доставляют. А вот профессионалы научились скрывать свою работу весьма качественно. Это был вызов.


Совокупность методов анализа модифицированных изображений назвали Image Forensics, что можно перевести как «криминалистика изображений». В интернете существует куча сервисов, заявляющих, что они за два клика помогут определить подлинность фото. Особенно доставляют самые тупые, которые идут смотреть EXIF (англ. Exchangeable Image File Format - стандарт, позволяющий добавлять к изображениям и прочим медиафайлам дополнительную информацию) и если там нет оригинальных метаданных камеры начинают громко вопить «вероятно фото было модифицировано». И про них даже в New York Times пишут (а про тебя нет).


Я пересмотрел около десятка сервисов и остановился на одном: Forensically. В нём реализовано большинство описанных в статье алгоритмов, я буду часто на него ссылаться. Все описанные методы названы оригинальными английскими названиями, чтобы не было путаницы.


Однако возможность загрузить свою фотку в какой-то сервис и посмотреть на красивые шумы не сделает из вас сыщика. Поначалу может быть трудно и непонятно, а первые эксперименты точно окажутся неудачными. У меня так же было. Тут как в спорте — нужен намётанный глаз и опыт как должно и не должно быть. Умение не просто смотреть на шумные картинки, а видеть еле заметные искажения в них.


Не существует 100% метода, позволяющего определить фейк. Но есть человеческие ошибки.


Наблюдение и цветокоррекция

Найдет самые глупые косяки


Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF


Иногда фейк палится без глубокого анализа. Как например фотография с акции феминисток 8 марта, датированная в EXIF вечером 7 марта. Ну и дождевой слив под баннером забыли прифотошопить. Хотя по другим параметрам фейк сделан вполне неплохо.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. В Preview.app на маке они спрятаны в меню Tools > Adjust Color... Вытягивание различных ползунков поможет лучше разглядеть детали.


Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.


Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.


Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.


Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.


Normalization and histograms. Работа с гистограммой по сути объединяет сразу несколько методов в один. Если вы прошарены в графике — гистограммы будут серьезным оружием.


Иногда фейк палится игрой с уровнями и контрастом

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.


Noise Level Analysis

Найдет свежую кисть, деформацию, клонирование и вставку чужеродных частей


Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.


Глаз не видит разницы на оригинале, но шумы приклеенных изображений отличаются уж очень очевидно

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.


Поиграть самому можно здесь.


Как обмануть

Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.


Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).


Возьмем любезно предоставленное Настенькой селфи и попробуем сделать модные большие губы для инстаграма (хотя куда уж больше) с помощью инструмента Liquify. Сверху — оригинальное фото, снизу — боевой штурмовик после Liquify и его уровни шума. Даже на такой небольшой модификации уже заметно, как шумы «расползлись» в направлении увеличения.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Error Level Analysis

Найдет свежие артефакты наложения изображений или текста


Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.


Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.


Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.


ELA определил вклейку надписи на футболку. Таким результатам можно доверять сразу.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.


ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.


Нет, Bellingcat. Это не significantly different error levels, а всего-лишь однотонно залитая область, которую JPEG сжимает без ошибок. На любой фотографии неба или облаков, будут такие же отличия. Таким макаром можно и до автобуса докопаться.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Из-за растущей популярности Error Level Analysis я уже слышал призывы запретить и не принимать его всерьез. Не буду столь категоричен, лишь посоветую не бежать писать разоблачения, если ELA показал вам какие-то шумы на краях. ОН НЕ ТАК РАБОТАЕТ. Думайте головой и помните как JPEG устроен внутри. Вот если ELA очертил четкий квадрат там, где его не должно быть, либо заметил разительную разницу в шумах при неотличимости на глаз — наверное стоит задуматься. Не уверены — проверяйте другими методами.


Поиграть с ELA можно тут.


Как обмануть

Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8x8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.


Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.


Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG'шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.


Монтаж, который я сделал за 1,5 минуты в фотошопе для прошлого выпуска рассылки. На первом сохранении вклеенный омоновец и наложенный текст светятся артефактами как гирлянды. Через 5 пережатий JPEG шумы начинают покрывать всю картинку и артефакты омоновца начинают сливаться с шумами других объектов. Но всё равно не до конца, тут уж нарочито очевидный монтаж.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Luminance Gradient Analysis

Найдет ретушь, компьютерную графику, хромакей, Liquify, Blur


В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3x3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:


Разбив картинку на блоки 3x3 можно нарисовать примерное направление к источнику света

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Направление этого перехода так и называется — градиент освещенности. Можно попробовать нарисовать кучу маленьких стрелочек на изображении и понаблюдать за их направлением.


Мысленно нарисуем кучу маленьких стрелочек к источнику света

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.


Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.


Вместо стрелочек наглянее изобразить направление света с помощью цветового кодирования. Некоторые вещи становятся нагляднее: например на компьютерной графике (по центру) видны четкие границы объектов и целые плоскости ровной освещенности. На реальных фото такого не бывает.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

В реальной жизни нас окружает ограниченное число источников света. В помещении это лампы, вспышки, окна. В ясный день на улице чаще всего источник света только один — это Иисус, спаситель наш солнце. Если на карте освещенности находящиеся рядом объекты сильно отличаются по направлению падения света — у нас есть главный кандидат на монтаж.


Рука ковбоя с рекламы Kenwood даже на глаз выглядит не очень натурально. Если посмотреть на карту освещенности (по центру), она и правда отличается по характеру освещения. ELA справа тоже намекает, что рука прифотошоплена. Как выяснится потом не только рука, но еще и голова и шляпа.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Но еще лучше карты освещенности справляются с определением ретуши. Surface Blur, Liquify, Clone Stamp и другие любимые инструменты фотографов начинают светиться на картах освещенности как урановые ломы тихой весенней ночью. Нагляднее всего выглядит анализ фотографий из журналов или рекламных плакатов — там ретушеры не жалеют блюра и морфинга, а это непаханное поле для практики.


Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть.


Поиграться можно здесь.


Как обмануть

Не знаю. Говорят помогает изменение яркости и насыщенности цветов по отдельности, но на бытовых фотографиях такие вещи всегда будут заметны глазу. Если вы знаете простой и действующий метод — расскажите в комментах под этим абзацем, всем будет интересно.


Сиськи всегда лучший пример. Рекламный плакат PETA. Крест явно был прифотошоплен (вот блин), ретушер оставил тени под руками, но не добавил их под крестом — косяк. Зато полностью перерисовал «кожу» модели, её карта освещенности выглядит как у компьютерного рендера выше. ELA явно показывает фейковость креста и задаёт вопросы по поводу реальности крыльев. А я уже поверил, что это настоящий ангел! Везде обман!

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Пример из онлайн-магазина Ralph Lauren. Палится Liquify на обоих руках модели, замазанная какуля на плече, ремень нарисован почти заново, а вся кожа лица и рук подверглась сильному блюру. Силуэт на стене передаёт привет ретушеру и фотографу — кто-то косячит со светом :)

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Principal Component Analysis

Найдет копипаст, вытягивание и несоотвествие цветов, Healing Brush, Clone Stamp


Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.

Метод главных компонент осуществляет переход к новой системе координат y1,...,ур в исходном пространстве признаков x1,...,xp которая является системой ортонормированных линейных комбинаций. Линейные комбинации выбираются таким образом, что среди всех возможных линейных нормированных комбинаций исходных признаков первая главная компонента обладает наибольшей дисперсией. Геометрически это выглядит как ориентация новой координатной оси у1 вдоль направления наибольшей вытянутости эллипсоида рассеивания объектов исследуемой выборки в пространстве признаков x1,...,xp. Вторая главная компонента имеет наибольшую дисперсию среди всех оставшихся линейных преобразований, некоррелированных с первой главной компонентой. Она интерпретируется как направление наибольшей вытянутости эллипсоида рассеивания, перпендикулярное первой главной компоненте. Следующие главные компоненты определяются по аналогичной схеме.

А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.


Линия вдоль и поперек колбасятины и есть главные компоненты этой колбасятины

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.


Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.


PCA против Healing Brush. На фотографии действительно была замазана муха и даже несмотря на пережаты JPEG это место ярко видно на диаграмме.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Но еще более полезным свойством PCA является то, что он превращает JPEG-артефакты в очень заметные «квадраты». Даже если вы обманули ELA из предыдущего пункта пережатиями и ресайзом, то PCA этим не проведешь — он работает с цветом. Иногда артефакты сразу видно, например если исходное изображение увеличивали для вклейки. В других случаях сматриваться придется чуть более внимательно, чтобы заметить разницу в квадратах на изображении.


Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.


Самому поиграться можно здесь.


Как обмануть

Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.


Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.


Белые полоски на флаге США подозрительно отличаются от остальных белых частей. Синяя и красная штучки на скафандре тоже были сильно изменены. Но это еще не всё — если присмотреться на артефакты, то на фоне и в отражении в шлеме их меньше, чем на самом скафандре. Автор впоследствии подтвердил, что фон и шлем были добавлены уже после рендеринга.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Discrete Wavelet Transformation

Найдет различия в резкости, отклонения в фокусе, ресайз


Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.


Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.


Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800x600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?


А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.


Вейвлет-сжатие на динозаврах. Верхняя левая — оригинал. На правой использовался лишь 1% вейвлетов. Критические цвета, как черный и белый, очень сложно передать таким количеством. Левый нижний — 5% вейвлетов, средний динозавр становится более резким, чем уменьшенный (он четкий на 3%) и увеличенный (он на 8%). Больше 10% ставить не имеет смысла, вейвлеты начинают приближать цвета, а не резкость. Последняя картинка тому доказательство, на ней использовано 20% вейвлетов.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Если части изображения были смонтированы с изначально разной резкостью — это можно будет заметить. Увеличили картинку — проиграли в резкости, уменьшили — наоборот всё стало слишком резким. Даже если взять две фотографии снятые на камеру с автофокусом из одной точки — они будут отличаться по резкости из-за погрешности автофокуса. DWT устойчив даже перед блюром, ведь редакторы ничего не знают про резкость исходных частей изображения.


На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.


Фотошоп с Клинтон с одного из контестов по монтажу, который не палится большинством методов. Применив 5% вейвлет-преобразование можно заметить небольшую разницу в резкости: торс становится резким, а лицо всё еще размытым. Объектив камеры не мог дать такого сильного смещения плоскости фокуса, так что скорее всего лицо не отсюда.

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь Photoshop, фотомонтаж, фейк, длиннопост, не мое

Как обмануть

Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.


Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.


Заключение

Погружаясь в тему Image Forensics начинаешь понимать, что любой из методов можно обмануть. Одни легко обходятся с помощью пережатых до 10 шакалов JPEG'ов, другие цветокоррекцией, блюром, ресайзом или поворотом изображения на произвольные углы. Оцифровка журнала или TV-сигнала тоже добавляет ошибок в исходник, усложняя анализ. И тут вы начинаете понимать:

Вполне возможно отфотошопить изображение так, что никто не докажет обратное. Но для этого надо не быть глупеньким.

Зная эти методы, можно скрыть монтаж настолько, чтобы потом сказать в стиле пресс-секретаря президента: «эти картинки — лишь домыслы ангажированной кучки людей, мы не видим на них ничего нового». И такое вполне вероятно.


Но это не значит, что занятие полностью бесполезно. Здесь как в криптографии: пока те, кто делает фейки не знают матчасти так же глубоко — сила на стороне знаний, математики и анализа.


отсюда

Показать полностью 19
406
Все, что надо знать про "борцунов" с коррупцией.
150 Комментариев  
Все, что надо знать про "борцунов" с коррупцией. Политика, Алексей Навальный, Борьба с коррупцией, хомячки навального

@lerooouge, справку-то купил?

-18
Об ответе Европейского вещательного союза на петицию о пересмотре результатов Евровидения 2016
34 Комментария  

Многие, наверное, знают о результатах Евровидения 2016 и слышали про вот эту петицию, на которую Европейский вещательный союз обещал ответить. Он ответил.

Очень понравилось одно место в ответе:

Победитель Евровидения 2016 был определен профессионалами музыкальной индустрии и вами - зрителями...
The winner of the 2016 Eurovision Song Contest was decided by music industry professionals and you, viewers at home,...

Профессионалами музыкальной индустрии? Ой ли?)

Я офигел еще тогда, когда узнал, что из российского жюри была исключена, а значит была там, Анастасия Стоцкая. Она, видимо, большой профессионал. Жаль только, что лет 300 ничего про нее не слышно.

Еще сильнее я офигел тогда, когда на место Стоцкой выбрали Станислава Дужникова (Леня Воронин из сериала "Воронины"). Не, может актер он замечательный, человек такой приятный и добрый, но какого хера он профессионал музыкальной индустрии?! Это даже хуже Укупника.

Это во всех жюри такие "профессионалы" сидят?

Об ответе Европейского вещательного союза на петицию о пересмотре результатов Евровидения 2016 евровидение, бляди европейские
2273
Безликая Печенька
69 Комментариев  
Безликая Печенька


Пожалуйста, войдите в аккаунт или зарегистрируйтесь