Wie kann ich feststellen, ob ein Bild mit Photoshop versehen wurde?

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Ich möchte JPG-Dateien überprüfen, wenn sie manipuliert wurden, um den Inhalt zu ändern.

Was ich NICHT als Photoshopping betrachte:

Zuschneiden
Drehen
(Skalierung)
Bildauflösung
Automatische Änderungen, die Smartphones möglicherweise vornehmen

Was ich als Photoshopping betrachte:

Hinzufügen eines neuen Bildes über Teilen des alten Bildes
Ändern des Textes eines Teils eines Bildes

Wie kann dies automatisch überprüft werden?

(Und: Gibt es dafür gebrauchsfertige Bibliotheken?)

computer-vision

— Martin Thoma
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Ich habe izitru.com gefunden - aber ich kann keine Erklärung finden, was sie tun, und keine selbst gehostete Version, die ich mir ansehen könnte

— Martin Thoma

Wenn Ihr Bild online gefunden werden kann, können Sie eine Suchmaschine verwenden, die ein Bild als Eingabe verwendet ( kleines Auge , Google-Bild, ...) und jede Version des Bildes vergleicht.

— Manu H

Möglicherweise sind Auflösungsänderungen schwierig, da Sie bei einer Vergrößerung die Feder von Pixel zu Pixel ändern und sie möglicherweise "geändert" erscheint, wenn sie nicht erweitert wurde. JPEGs sind schwierig, da es sich um ein VERLUSTIGES komprimiertes Format handelt.

— BethanyP

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Fehlerstufenanalyse wie beschrieben Fehlerstufenanalyse unter https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection scheint eine Möglichkeit zu sein:

Sie nutzen aus, dass die lokalen Komprimierungsverhältnisse unterschiedlich sein können. Und es scheint möglich zu sein, neuronale Netze darauf zu trainieren.

Ich habe kein Papier gefunden, in dem steht, wie gut das bisher funktioniert

— Martin Thoma
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Eigentlich arbeite ich derzeit nicht in diesem Bereich, aber ich erinnere mich an etwas aus der Vergangenheit, das Ihnen helfen könnte. JPG-Dateien verwenden die Quantisierung. Die Erkennung von Fälschungen ist sehr schwierig. Ich empfehle jedoch, das folgende Dokument zu lesen.

Leistungsanalyse der Fälschungserkennung der JPEG-Bildkomprimierung

Der vorgeschlagene forensische Algorithmus zur Unterscheidung zwischen ursprünglichen und gefälschten Bereichen in JPEG-Bildern unter der Hypothese, dass das manipulierte Bild eine doppelte JPEG-Komprimierung aufweist, entweder ausgerichtet (A-DJPG) oder nicht ausgerichtet (NA-DJPG). Im Gegensatz zu früheren Ansätzen muss der vorgeschlagene Algorithmus einen verdächtigen Bereich nicht manuell auswählen, um das Vorhandensein oder Fehlen von Doppelkomprimierungsartefakten zu testen. Basierend auf einem verbesserten und einheitlichen statistischen Modell, das die Artefakte charakterisiert, die in Gegenwart von A-DJPG oder NA-DJPG auftreten, berechnet der vorgeschlagene Algorithmus automatisch eine Wahrscheinlichkeitskarte, die die Wahrscheinlichkeit angibt, dass jeder diskrete 8 × 8-Cosinustransformationsblock doppelt komprimiert wird . Die Gültigkeit des vorgeschlagenen Ansatzes wurde bewertet, indem die Leistung eines Detektors anhand des Schwellenwerts für die Wahrscheinlichkeitskarte bewertet wurde. Berücksichtigung verschiedener forensischer Szenarien. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Verfahrens wird auch durch Tests bestätigt, die an realistischen manipulierten Bildern durchgeführt wurden. Eine interessante Eigenschaft des vorgeschlagenen Bayes'schen Ansatzes besteht darin, dass er leicht erweitert werden kann, um mit Spuren zu arbeiten, die von anderen Arten der Verarbeitung hinterlassen wurden.

— Medien
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Sie sollten den Titel des Papiers anstelle von "dieses Papier" hinzufügen. Wenn Sie den Titel hinzufügen, können Sie das Papier auch dann finden, wenn der Link unterbrochen wird.

— Martin Thoma