Проверяем была ли изменена фотография: сервис Forensically

Проверяем была ли изменена фотография: сервис Forensically

технология

Проверяем была ли изменена фотография: сервис Forensically

Сервис Forensically — это набор бесплатных инструментов для криминалистической экспертизы цифровых изображений. Он является альтернативой сервису FotoForensics, который заблокировал доступ российским пользователям.

Для проверки иллюстраций в сервисе Forensically мы использовали две фотографии: одна с сайта pixabay.com (пользователя под ником friday2022), вторая — она же, но дополнительно обработанная и с добавленным элементом.

Откройте сервис Forensically. Нажмите «Open File» (открыть файл) в верхней строке, загрузите изображение для проверки.

Инструменты для экспертизы фотографий находятся в колонке справа.

Magnifier (Лупа)

Цифровое увеличительное стекло — наведите мышку на фотографию, чтобы поближе рассмотреть даже самые мелкие детали на изображении. Цифровая лупа увеличивает размер файла в пикселях в дополнение к контрасту в окне.

Чтобы изменить контраст файла для анализа, выберите в «Enhancement» (улучшение) одну функцию из трех:
 

  • Histogram Equalization (выравнивание гистограммы) — более продвинутый вариант, он сохраняет исходное качество файла и предотвращает потенциальную потерю данных,
  • Auto Contrast (автоконтраст) — сохраняет цвета нетронутыми,
  • Auto Contrast by Channel (автоконтраст по каналам) — вы может изменить исходную контрастность изображения или файла.
Clone Detection (клон)

Детектор клонов выделяет похожие области на изображении и служит индикатором того, что изображение было изменено с помощью инструмента клонирования. Каждый скопированный элемент имеет синюю отметку и соединен с красной линией. Если функция обнаруживает несколько перекрывающихся областей, это означает, что фотография является клоном или была изменена. В последнем случае все эти области будут белыми.

Настройки функции:
 

  • Minimal Similarity (минимальное сходство) — определяет, насколько клонированные пиксели должны быть похожи на оригинал,
  • Minimal Detail (минимальные детали) — блоки с меньшей детализацией не учитываются при поиске клонов,
  • Minimal Cluster Size (минимальный размер кластера) — определяет, сколько клонов необходимо найти, чтобы они отображались в результатах,
  • Blocksize (размер блока) — определяет размер блоков, используемых для обнаружения клонов,
  • Maximal Image Size (максимальный размер изображения) — максимальная ширина или высота изображения, используемого для поиска клона. Для анализа больших изображений требуется больше времени,
  • Show Quantized Image (показать квантованное изображение) — показывает изображение после его сжатия. Полезно настроить минимальное сходство и минимальную детализацию. Блоки, которые были отклонены из-за недостаточной детализации, отображаются черным цветом.
Error Level Analysis (анализ уровня ошибок)

Изображение делается для сравнения со сжатой версией. Этот процесс очень помогает в обнаружении манипуляций на фотографии. При анализе уровня ошибок любая область, которая светлее или темнее других, свидетельствует о том, что она была изменена.

Рекомендуется использовать этот инструмент с осторожностью, поскольку результаты могут поначалу несколько сбивать с толку.

На что обращать внимание:
 

  • края — они должны иметь одинаковую яркость в результате анализа уровня ошибок. Все высококонтрастные края должны быть похожи друг на друга, все низкоконтрастные края должны выглядеть одинаково. На оригинальной фотографии низкоконтрастные края должны быть почти такими же яркими, как и высококонтрастные,
  • текстуры — похожие текстуры должны иметь аналогичную окраску. Области с большей детализацией поверхности, такие как крупный план баскетбольного мяча, скорее всего, будут иметь более высокий результат анализа уровня ошибок, чем гладкая поверхность,
  • поверхности — независимо от фактического цвета поверхности, все плоские поверхности должны иметь примерно одинаковую окраску.

Исходная фотография с камеры должна иметь много белых областей при отправке указанной фотографии на анализ ошибок. Эти белые области должны выглядеть как белый шум или белая краска, нанесенная аэрографом. Когда фотография загружается в различные программы просмотра или редактирования и сохраняется в формате JPEG, теряется высокий уровень детализации и частоты.

Noise Analysis (анализ шума)

Основан на алгоритме обратного подавления шума. Вместо того, чтобы удалять шум из изображения, он удаляет остальную часть изображения. Это чрезвычайно полезно, если вы хотите обнаружить определенные манипуляции с изображением, таких как аэрография, деформации, деформация и клонирование с коррекцией перспективы. Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать изображения очень высокого качества.

Функции инструмента:
 

  • Noise Amplitude (амплитуда шума) — делает шум ярче;
  • Equalize Histogram (выравнивание гистограммы) — применяет выравнивание гистограммы к шуму. Это может раскрыть вещи, но также может их скрыть. Вы должны попробовать как выравнивание гистограммы, так и масштабирование для анализа на шум;
  • Magnifier Enhancement (улучшение лупы) — доступно три различных улучшения: выравнивание гистограммы, автоконтраст и автоконтраст по каналам;
  • Opacity (непрозрачность) — если вы уменьшите его, увидите больше исходного изображения.
Level Sweep (развертка уровня)

Инструмент позволяет быстро просмотреть гистограмму изображения. Он увеличивает контраст определенных уровней яркости. Использование этого инструмента заключается в том, чтобы сделать края, которые были введены при копировании и вставке содержимого, более заметными.

Чтобы использовать этот инструмент, просто наведите указатель мыши на изображение и прокрутите колесико мыши. Ищите интересные разрывы в изображении.

В настройки инструмента входит:
 

  • Sweep — позиция на гистограмме для проверки, параметр меняется колесиком мыши при наведении курсора на изображение, это позволяет прокручивать гистограмму,
  • Width — ширина среза гистограммы для проверки,
  • Opacity — если вы уменьшите его, увидите больше исходного изображения.

Luminance Gradient (градиент яркости)

Инструмент анализирует изменения яркости по осям «x» и «y» изображения. Он показывает, как освещены разные части изображения, чем помогает найти аномалии. Части изображения, находящиеся под одинаковым углом (к источнику света) и при одинаковом освещении, должны иметь одинаковый цвет.

Другое использование — проверка краев. Подобные ребра должны иметь одинаковые градиенты. Если градиенты на одном краю значительно острее, чем на остальных, это признак того, что изображение могло быть скопировано. Инструмент также хорошо выявляет шумы и артефакты сжатия.

Исходя из анализа иллюстраций, проведенного в сервисе Forensically, первоначальное изображение было обработано, на нем был замене фон. Или на новый фон добавлены элементы: женщина и дерево.

Инструкция актуальна на май 2022 года.

Спецпроекты sdelano.media

Над материалом работала
Ольга Бердецкая

Иллюстрации:
скриншоты сервиса Forensically

Знаете похожие технологии? Расскажите о своем опыте, нам интересно!

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: