Нейросеть научили распознавать качественно обработанные фотографии
Ученые из Америки озадачились попыткой научить нейросеть узнавать фотоснимки, измененные в редакторах-фотошопах. Среди навыков нейросети это распознавание стертых объектов с фотографии, а также клонирование, слияние разных снимков. С таким докладом исследователи выступили на собрании CVPR.
Развитие социальных сетей способствовало тому, что информационные издания начали брать фото и видео, выложенные обычными пользователями сети, а иногда и просто картинками с галереи поисковика. Среди таких материалов могут оказаться и фейки обработанные в графическом редакторе, что может ввести других людей в заблуждение.
Поэтому разработчиками из Adobe и Мэрилендского университета в Колледж-Парке было предложено начать борьбу с ложными фото- и видеоматериалами с использованием нейросети, которая сможет вычислить три самых используемых операции по обработке фото и видео. Такой помощницей станет быстрая региональная сверточная нейросеть (Faster R-CNN).
Эта сеть входит в основу программы RGB-N, задача которой проверить подлинность контента используя для этого два канала. С помощью RGB-канала можно найти видимые артефакты модификации, изменения контраста и другие признаки ретуши заметные визуально. Задача второго канала считывание распределения шума в изображении и его погрешность.
Материалы партнеров:
Читайте другие новости:
Читайте также