Sześć czynników powodujących fałszywy alarm
Detektor odczytuje statystyczną teksturę między sąsiednimi pikselami. Wszystko, co modyfikuje tę teksturę, wpływa na wynik, niezależnie od tego, czy generator był w to zaangażowany, czy nie. Oto przyczyny w kolejności ich występowania w praktyce.
- Zrzuty ekranu. Zrzut ekranu to ponowne wyrenderowanie obrazu, a nie jego kopia. Drobne detale odczytywane przez model są zastępowane tym, co akurat pokazywał ekran. Zrzuty ekranu ze zrzutów ekranu są jeszcze gorsze.
- Skalowanie w górę. Każde narzędzie powiększające zdjęcie wymyśla piksele, które nie zostały zarejestrowane. Te wymyślone piksele są pikselami wygenerowanymi, więc detektor się nie myli – odpowiada na pytanie, którego nie miałeś na myśli.
- Silna redukcja szumów. Noktowizja w telefonach, przetwarzanie przy słabym oświetleniu i filtry odszumiające wygładzają szum matrycy, który charakteryzuje prawdziwe ujęcie. Usunięcie tego szumu usuwa dowody pochodzące z aparatu.
- Agresywny retusz. Wygładzanie skóry, separacja częstotliwości i filtry portretowe odbudowują teksturę na twarzy. Mocno zretuszowany portret może uzyskać wyższy wynik niż lekko edytowany obraz wygenerowany.
- Silna kompresja. Wielokrotne zapisywanie w formacie JPEG niszczy drobne detale wszędzie. Dokładność na opublikowanym benchmarku spada z 91,3 procenta dla czystych oryginałów do 84,6 procenta przy jakości 40.
- Małe obrazy i mocne kadrowanie. Poniżej około 576 pikseli na krótszym boku brakuje szczegółów, aby podzielić obraz na regiony, a wynik dla całej klatki staje się mniej wiarygodny.
Dlaczego zdjęcia z współczesnych telefonów są najtrudniejszym przypadkiem
Fotografia z obecnego telefonu nie jest pojedynczą ekspozycją. To kilka klatek połączonych, odszumionych, wyostrzonych i poddanych mapowaniu tonów przez oprogramowanie, zanim jeszcze je zobaczysz. Fotografia komputacyjna i generowanie obrazów rozwiązują nakładające się na siebie problemy i pozostawiają nakładające się na siebie ślady.
Jest to rzeczywiste ograniczenie, a nie błąd, który zostanie wkrótce usunięty łatką. Portret w trybie nocnym ma większą część drobnej tekstury wygenerowaną przez oprogramowanie niż zarejestrowaną przez matrycę. Detektor odczytujący tę teksturę odczytuje dane wyjściowe oprogramowania, ponieważ to właśnie zawiera plik.
Jak prawidłowo przeprowadzić ponowny test
-
Znajdź plik, a nie jego kopię
Przejdź do rolki aparatu, karty pamięci lub oryginalnego eksportu. Wszystko, co dotarło przez aplikację czatu, platformę społecznościową lub jako zrzut ekranu, zostało już poddane ponownej kompresji.
-
Wyślij jako plik, a nie jako zdjęcie
Aplikacje do przesyłania wiadomości kompresują wszystko wysłane jako zdjęcie. Większość z nich ma opcję dokumentu lub pliku, która przesyła oryginalne bajty.
-
Wyłącz przetwarzanie, które możesz kontrolować
Jeśli robisz zdjęcia ponownie, wyłącz filtry upiększające i wygładzanie skóry. Tam, gdzie aparat oferuje opcję zapisu w formacie raw lub bez przetwarzania, użyj jej.
-
Sprawdź mapę regionów
Jednolicie ciepła mapa w całym kadrze wskazuje na globalne przetwarzanie. Jeden gorący obszar w zimnym kadrze wskazuje na lokalną edycję. To zupełnie inne wnioski.
-
Porównaj ze zdjęciem o zweryfikowanej jakości
Uruchom zdjęcie z tego samego aparatu, co do którego masz pewność. Jeśli wynik jest podobny, przyczyną jest przetwarzanie w aparacie, a nie samo zdjęcie.
Co mówi ten wzorzec
Porównaj to z wygenerowaną klatką, gdzie kafelki są w przedziale dziewięćdziesiąt kilka, oraz z lokalną edycją, gdzie jeden kafelek jest gorący, a reszta zimna.
Równomierny rozkład w środkowym przedziale to sygnatura prawdziwej fotografii, która przeszła przez zbyt wiele operacji programowych. To także uczciwa odpowiedź: obraz nie zawiera już wystarczającej ilości oryginalnych szczegółów, aby wydać pewną opinię w jedną lub drugą stronę.
Jeśli jesteś stroną, wobec której wysunięto oskarżenie
Od projektantów, fotografów i studentów wymaga się udowodnienia, że stworzyli własne prace. Wynik nie może tego zrobić, ale materiał wokół niego – tak.
- Zachowaj warstwowy plik źródłowy lub surowy materiał. Plik roboczy z historią jest znacznie mocniejszym dowodem niż jakikolwiek wynik detektora.
- Zachowaj wersje pośrednie. Ujęcia z kolejnych etapów pracy z znacznikami czasu są trudne do sfałszowania po fakcie.
- Eksportuj z Content Credentials, jeśli Twoje oprogramowanie to obsługuje. Podpisane poświadczenie ma charakter kryptograficzny, a nie statystyczny.
- Zapytaj, na czym opiera się oskarżenie. Pojedynczy wynik z nienazwanego narzędzia o nieopublikowanych progach nie jest dowodem i warto o tym otwarcie mówić.
Warto również wiedzieć, że kierunek błędu nie jest losowy. Detektory są dostosowane do wychwytywania obrazów wygenerowanych, a to dostrojenie sprawia, że są bardziej skłonne oznaczyć autentyczną fotografię jako podejrzaną niż oczyścić syntetyczną. Jeśli to Ty jesteś osobą, wobec której żywione są wątpliwości, narzędzie to nie jest wobec Ciebie neutralne i każdy, kto odczytuje wynik, powinien o tym wiedzieć, zanim podejmie jakiekolwiek działania.