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 назвалиImage 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 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:
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.
Наблюдение и цветокоррекция
Не существует 100% метода, позволяющего определить фейк. Но есть человеческие ошибки.
Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. ВPreview.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.
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.
Иногда фейк палится игрой с уровнями и контрастом 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 очевидноЗаметить 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 можноздесь.
Как обманутьДобавить своего шума.
Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.
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. 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 негоглубокую 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.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 нев 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 бывалоглупо 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 significantl