কোনও চিত্র ফটোশপ করা ছিল কিনা তা আমি কীভাবে সনাক্ত করতে পারি?

Question

আমি যদি জেপিজি ফাইলগুলি বিষয়বস্তু পরিবর্তন করতে চাইলে তা পরীক্ষা করতে চাই।

আমি ফটোশপেড না বলে কী বিবেচনা করি:

• ফসল তোলা
• ঘোরানো হচ্ছে
• (স্কেলিং)
• চিত্র রেজোলিউশন
• স্মার্টফোনগুলি স্বয়ংক্রিয় পরিবর্তন করতে পারে

আমি ফটোশপিংকে কী বিবেচনা করি:

• পুরানো চিত্রের অংশগুলির উপরে একটি নতুন চিত্র যুক্ত করা
• কোনও চিত্রের অংশের পাঠ্য পরিবর্তন করা

কীভাবে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করা যায়?

(এবং: এর জন্য কি ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত গ্রন্থাগার রয়েছে?)

Comments

আমি izitru.com খুঁজে পেয়েছি - তবে তারা কী করবে তার কোনও ব্যাখ্যা খুঁজে পাচ্ছি না এবং আমি কোনও স্ব-হোস্টেড সংস্করণও দেখতে পেলাম যা আমি দেখতে পাচ্ছিলাম

— মার্টিন থোমা

যদি আপনার চিত্রটি অনলাইনে পাওয়া যায়, আপনি এমন একটি অনুসন্ধান ইঞ্জিন ব্যবহার করতে পারেন যা কোনও চিত্রকে ইনপুট হিসাবে নিতে পারে ( ক্ষুদ্র চোখ , গুগল চিত্র, ...) এবং চিত্রটির প্রতিটি সংস্করণ তুলনা করতে পারে।

— মনু এইচ

রেজোলিউশনের পরিবর্তনগুলি আপনার পক্ষে কঠিন হতে পারে কারণ আপনি যদি আপসাইজ করেন তবে আপনি পালকগুলি পিক্সেল থেকে পিক্সলে পরিবর্তন করছেন এবং এটি যখন বর্ধিত হয় নি তখন এটি 'পরিবর্তিত' বলে মনে হতে পারে। জেপিইজিগুলি কঠিন কারণ কারণগুলি একটি হ্রাসযুক্ত সংকীর্ণ বিন্যাস.... এমন দক্ষতার সাথে যা সূক্ষ্ম পরিবর্তনগুলি আড়াল করতে সহায়তা করে।

— bethanyP

Answer 1

Https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection এ পাওয়া ত্রুটি স্তর বিশ্লেষণ বর্ণিত হিসাবে ত্রুটি স্তর বিশ্লেষণটি একদিকের একরূপ বলে মনে হচ্ছে:

আপনি যে স্থানীয় সংক্ষেপণ অনুপাত বিভিন্ন হতে পারে শোষণ। এবং এটিতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব বলে মনে হচ্ছে।

আমি এমন একটি কাগজ পাইনি যা বলছে যে এটি এখন পর্যন্ত কতটা ভাল কাজ করে

Answer 2

আসলে আমি বর্তমানে এই অঞ্চলে কাজ করছি না তবে আমি অতীতের কিছু মনে করছি যা আপনাকে সাহায্য করতে পারে। জেপিজি ফাইলগুলি কোয়ান্টাইজেশন ব্যবহার করে, জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য এটি সত্যিই কঠিন তবে আমি আপনাকে নিম্নলিখিত কাগজটি পড়ার পরামর্শ দিই।

জেপিইজি চিত্র সংকোচনের নকল সনাক্তকরণের পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ

জেপিইজি চিত্রগুলিতে মূল এবং নকল অঞ্চলগুলির মধ্যে পার্থক্য করার জন্য প্রস্তাবিত ফরেনসিক অ্যালগরিদম, এই অনুমানের অধীনে যে ছিটিয়ে দেওয়া চিত্রটি ডাবল জেপিজি সংক্ষেপণ উপস্থাপন করে, হয় হয় সংযুক্ত (এ-ডিজেপিজি) বা নন-সাইনাইড (এনএ-ডিজেপিজি)। পূর্ববর্তী পদ্ধতির বিপরীতে, দ্বিগুণ সংকোচনের নিদর্শনগুলির উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি পরীক্ষা করার জন্য প্রস্তাবিত অ্যালগরিদমটিকে ম্যানুয়ালি সন্দেহভাজন অঞ্চল নির্বাচন করার প্রয়োজন নেই। এ-ডিজেপিজি বা এনএ-ডিজেপিজি উভয়ের উপস্থিতিতে প্রদর্শিত শিল্পকর্মগুলির বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি উন্নত এবং একীভূত পরিসংখ্যানের মডেলের ভিত্তিতে, প্রস্তাবিত অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতি 8 8 8 বিচ্ছিন্ন কোসাইন ট্রান্সফর্ম ব্লকের দ্বিগুণ সংকুচিত হওয়ার সম্ভাবনা নির্দেশ করে এমন সম্ভাবনার মানচিত্রটি গণনা করে । সম্ভাব্য মানচিত্রের প্রান্তিকের উপর ভিত্তি করে আবিষ্কারকটির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে প্রস্তাবিত পদ্ধতির বৈধতা মূল্যায়ন করা হয়েছে, বিভিন্ন ফরেনসিক পরিস্থিতি বিবেচনা করে। প্রস্তাবিত পদ্ধতির কার্যকারিতা বাস্তবসম্মত টেম্পার্ড ইমেজগুলিতে চালিত পরীক্ষাগুলির মাধ্যমেও নিশ্চিত করা হয়। প্রস্তাবিত বায়েশিয়ান পদ্ধতির একটি আকর্ষণীয় সম্পত্তি হ'ল এটি সহজেই অন্যান্য ধরণের প্রসেসিংয়ের চিহ্নগুলির সাথে কাজ করার জন্য বাড়ানো যেতে পারে।

Comments

"এই কাগজ" এর পরিবর্তে আপনার কাগজের শিরোনাম যুক্ত করা উচিত। শিরোনাম যুক্ত করা থাকলে লিঙ্কটি ভেঙে গেলেও কেউ কাগজটি সন্ধান করতে পারেন।

— মার্টিন থোমা