Фото кованных: Фотографии кованых изделий

О плюсах и минусах

Ограждения для участка могут быть самыми разными, какой вариант выбрать зависит только от ваших предпочтений и пожеланий. Есть люди, которым по душе конструкции из легких материалов, но большинство отдает предпочтение кованым заборам. Популярность последних легко объяснить, если знать все их преимущества:

Обеспечение безопасности территории. С функцией – защита участка – конструкции отлично справляются, личное имущество хозяев, поставивших металлические ограждения, находится в безопасности.

Хорошие эксплуатационные характеристики. Высокопрочные изделия из качественного металла могут служить своим владельцам веками. Чтобы срок эксплуатации максимально продлить, на детали наносится антикоррозионное покрытие.

Эстетичность. По привлекательности внешнего вида кованые заборы не уступают аналогам из других материалов. Опытные мастера изготавливают массивные конструкции, в которых сочетаются высокие технические характеристики и неповторимый дизайн.

Простой уход. За забором с воротами нетрудно ухаживать, их нужно красить 1 раз в 5 лет, а появившиеся дефекты легко устранить без замены ограждения полностью.

Богатый ассортимент. Современные производители предлагают покупателям большой выбор готовых конструкций, также можно выполнить изделия на заказ по индивидуальному проекту.

Недостатки у ограждений из металла тоже есть, но их не так много в сравнении с преимуществами:

• Изделия, изготовленные мастерами, вручную стоят достаточно дорого, и не каждый может позволить себе такое приобретение. Можно отдать предпочтение готовым моделям от крупных российских производителей, которые реализуются на рынке по демократичной цене.
• Некоторые не решаются установить резные ограждения, потому что они «прозрачные», и прохожие беспрепятственно могут наблюдать, что происходит во дворе. Те, для кого важно уединение с неприкосновенностью частной жизни, должны обратить внимание на беспросветные металлические конструкции.

Полезный совет! Если сделать высокий фундамент под кованое ограждение, то можно защитить хозяев частных владений от посторонних глаз.

Как изготавливаются металлоконструкции

Кованые заборы мастера делают, применяя несколько технологий, от выбора которых зависит стоимость изделия и его дизайн. Различают следующие разновидности металлических конструкций:

Сварные модели. Это бюджетные варианты, где соединение отдельных элементов осуществляется с помощью сварки. Изделия не относятся к уникальным творениям искусства, но они хорошо зарекомендовали себя в качестве надежного и прочного ограждения для дачных участков.

Конструкции традиционной ковки. Художественная ковка – это трудоемкая ручная работа, такие изделия не могут стоить дешево. Каждый элемент выполняется мастером отдельно, он сначала докрасна раскаляет металл, после этого с помощью тяжелого молота выбивает «необходимую» форму, и, наконец, нагревает отдельные детали, чтобы соединить их вместе.

Полезный совет! Мастеру требуется много времени для изготовления забора, в результате заказчик получает уникальную конструкцию, подчеркивающую его социальный статус. За эксклюзивную работу придется дорого заплатить, однако это того стоит.

Ковано-сварные модели. Заборы из данной категории считаются самыми популярными, в конструкциях сочетаются плюсы двух способов, описанных выше.

Красивый забор для частного дома собирают из готовых прутьев, полос и уголков, сначала элементам придают нужную форму, а потом их соединяют. Благодаря применению описанной техники процесс производства ускоряется, но внешний вид конструкции при этом проигрывает.

Каким может быть дизайн металлического ограждения?

В мастерской предлагают разные эскизы кованых заборов, их выбор просто огромен, однако если нужной модели здесь не оказалось, всегда можно оформить индивидуальный заказ. Когда есть собственные задумки и наброски, ими нужно поделиться с мастером, которому вы собираетесь доверить выполнение художественной ковки.

Кованые заборы с учетом их дизайнерского оформления и предназначения делятся на следующие разновидности:

Защитные конструкции. Декоративные элементы практически не используются, важно, чтобы прочность изделий была достаточно высокой. Цена такого ограждения доступна, оно считается бюджетным вариантом с элегантным внешним видом.

Декоративные модели. Невысокие изделия отлично справляются с декоративной функцией, с их помощью можно отгородить сад от придомовой территории, а для защиты частных владений конструкции не используются.

Комбинированные варианты. Кованые заборы для дома – это надежная защита частного имущества и оригинальный дизайн. Такие модели в основном выбирают владельцы загородных домов, которые много времени проводят на даче.

Установка металлического забора

Кованые изделия может сделать только настоящий мастер с большим опытом, поэтому не стоит учиться ковке только из-за того, чтобы оградить свой участок с помощью уникальной конструкции. Лучше купите готовые элементы с секциями, а вот собрать их вместе и установить может практически любой желающий. Последовательность этапов установки:

Подготовка основания. Производится разметка территории, которую планируется оградить, отмечаются места, где будут находиться опорные столбы, производятся расчеты, сколько точно понадобится секций. Этот этап предполагает чертеж точного плана будущей конструкции, чтобы в последующем было легко прикреплять секции к опорам.

Установка опор и закладка фундамента. В соответствии с начерченным планом устанавливают опоры, задача которых «держать» металлоконструкцию.

На этом этапе заливают фундамент, фиксация столбов осуществляется с помощью закладной или опалубки, а также без нее. Установленные столбы закрепляют специальными элементами крепежа, чтобы обеспечить металлоконструкции дополнительную прочность.

Установка секций. На этом этапе из готовых секций собирают ограждение, их «вешают» на крепления, секции можно приварить к опорам.

Финишная отделка. Посмотрите на фото кованого забора по завершении всех видов отделочных работ. После установки места соединения секций обрабатывают с помощью грунтовки, а опорные столбы оснащают колпаками, чтобы внутри не скапливались атмосферные осадки.

Детали из металла обезжиривают растворителем и обрабатывают специальным средством, предотвращающим появление коррозии. После этого производится покраска, с этой задачей можно справиться за считанные часы, если использовать краскопульт.

Фото кованых заборов

Пост опубликован: 09.10

Кованые ворота и калитки – фото, цены, эскизы

Компания «АртМеталл+» предлагает в Москве изготовление кованых ворот и калиток с гарантией качества. Вы получаете конструкции, отвечающие всем необходимым требованиям прочности и эстетичности. Готовые изделия под ключ! Художественная ковка от наших мастеров – это лучший способ обустроить экстерьер загородного дома. Наши изделия украсят территории и дома, оформленные в любых стилях дизайна.

Бесплатный выезд, замер и расчёт!

Установка под ключ: заливка фундамента,
бетонирование столбов и монтаж конструкции!

Мы подобрали фото некоторых образцов кованых изделий. Здесь представлены конструкции ворот и калиток в различном дизайне.

Каждый из представленных образцов калиток и ворот мы изготавливаем по индивидуальным размерам. Чтобы уточнить детали заказа, позвоните нам в офис. Мы приготовили примеры выполненных решений и готовы разработать уникальные дизайнерские проекты.

Кованые ворота – это конструкции, которые первыми встречают гостей вашего дома. Кроме непревзойденной эстетической ценности, эти изделия отличаются прочностью, надежностью и долговечностью.

Кованые ворота нашего производства – это не только самостоятельная часть ограждения. Наши дизайнеры подберут для вашего участка элементы в одном стиле дизайна или сочетающиеся в едином ансамбле. Например: красиво смотрится сочетание каменных заборов и фасадов домов на фоне металлических ворот и заборов, оформленных элементами художественной ковки.

Мы изготовим оригинальные решения, которые будут реализованы только на ваших кованых воротах и калитках. Уникальность этих шедевров гарантирована. Ваши соседи и гости будут в восхищении от неповторимого стиля экстерьера ещё при входе на участок.

От чего зависят цены на кованые ворота и калитки?

Важно! Стоимость кованых ворот и калиток зависит от сложности их конструкции и нюансов последующего монтажа. Чтобы уточнить особенности заказа изделий художественной ковки, позвоните по телефону нашей компании!

Уточнить цены можно по телефону: С понедельника по воскресенье с 9:00 до 21:00

• Опыт нашей компании в художественной ковке – более 15 лет. За это время наши специалисты изготовили тонны разнообразнейших изделий, начиная от мельчайших элементов и заканчивая полнокомплектными конструкциями. Вы получаете готовые кованые ворота и калитки с гарантией качества!
• Наши дизайнеры разработают проект, который лучше всего подойдет для вашего участка. Для проведения измерений наши мастера выезжают на объекты по Москве. На месте они уточняют нюансы, предлагают варианты конструкций и выгодные варианты для реализации проекта.

Совет! Мы изготавливаем все виды кованой продукции для дома: лестницы, мебель, решетки, балконы – всё, что необходимо для оформления интерьера и экстерьера любого объекта.

• Мы выполняем покраску и патинирование кованых изделий. Такие ворота и калитки смотрятся особенно эффектно! Кроме того, это гарантирует надежную антикоррозионную защиту и долгие годы беспроблемной эксплуатации.
• Мы выполняем не только изготовление, но и монтаж металлоконструкций. Все работы под ключ! Заказчику не нужно заниматься поиском других организаций. С нами вы экономите время! Мы закупаем необходимые материалы, выполняем доставку готовых изделий и гарантируем качественный монтаж от профессионалов. Для распашных кованых ворот мы устанавливаем автоматику. Для всех видов конструкций предусмотрено гарантийное обслуживание.
• Для всех, кто любит изделия утонченной старины, наши мастера предлагают уникальные конструкции. Это решения, выполненные в эффектном стиле средневековых ограждений.

В видео показаны интересные примеры готовых кованых ворот и калиток.

Если вы ищете кованые ворота и калитки – обращайтесь к профессионалам. Звоните, уточняйте расценки и заказывайте услуги от специалистов в области художественной ковки!

Уточнить цены можно по телефону: С понедельника по воскресенье с 9:00 до 21:00

Кованые ограждения и заборы (Фото)

Во избежание посягательств на территорию вашего земельного участка от незваных гостей и навязчивых соседей его периметр должен быть огорожен. Для временных целей пока идет строительство дома, коттеджа или дачи подойдет забор из любого недорогого материала. Основательным и долговечным решением по ограждению участка является кованое ограждение. Оно может быть частичным, когда столбы и основание сложены из кирпича или камня, а может быть и сплошным, изготовленным полностью из металла.
Вызов замерщика бесплатный.

С эскизами и ценами на кованые заборы можно ознакомиться на странице.

При производстве обоих видов конструкций используют кованые элементы различных форм и размеров.

Можно использовать различные цветочные элементы и сделать красивый пышный орнамент, а можно комбинировать различные пики и наконечники получая тем самым агрессивный рисунок в виде частокола или ощетинившихся копьями средневековых солдат. В любом случае кованые ограждения являются надежной пассивной защитой вашей собственности на протяжении многих лет, а обработанные современными защитными покрытиями их срок становится практически вечным.

Кованые цветы, кованые растения, цены на кованые цветы, фото кованых цветов

Заказать обратный звонок

Невозможно без восхищения смотреть на кованые цветы, сделанные рукой мастера, – они настолько выразительны, что выглядят почти как живые. В них как будто застыло дуновение ветра и тепло солнечных лучей. И сейчас этот элемент старинного декора можно заказать у профессионалов, одухотворяющих металл.

Кованые растения сделают интерьер неповторимым

В наши дни изящные кованые предметы интерьера продолжают оставаться актуальными. Несмотря на засилье ультрасовременных стилей декора, многих по-прежнему влекут к себе традиционные украшения. Всего одна кованая роза, кованая лилия или гвоздика, размещённая на полке шкафа или на журнальном столике, привнесёт в обстановку нотки таинственной романтики. Очень нестандартно смотрятся кованые ромашки в вазе. Это оживит не только домашний интерьер, но и строгий офис.

Кованые растения, особенно кованые цветы, купить нетрудно: недорогие модели, процесс изготовления которых частично автоматизирован, доступны во многих торговых точках. Однако наиболее восхитительны те кованые изделия, которые от начала до конца выполнены вручную. Они особенно привлекательны благодаря своей неповторимости – ведь в каждое произведение вложена душа автора. Именно такие кованые цветы предлагает наша компания.

Рукотворный сад из кованых цветов

Кованый цветок может быть как отдельным предметом декора, так и элементом большой композиции. Кованая мебель, рамы для зеркал и картин, подсвечники, светильники нередко украшаются цветочными орнаментами. Изящные лепестки, причудливо изогнутые стебли, выразительные листья любой предмет наполняют чарующей гармонией. Вся обстановка вокруг становится похожей на сказочный сад.

Даже на фото творения мастеров изумляют своей красотой. Чтобы придать изделиям дополнительную выразительность, на отдельные элементы наносятся рельефные рисунки в технике гравировки и чеканки. Нередко на помощь приходят технологии лазерной и плазменной резки. Самые роскошные модели декорируются вставками из драгоценных камней и металлов. Мастера непременно учтут все пожелания заказчиков, и изысканные изделия доставят исключительно положительные эмоции.

Кованые цветы – идеальный подарок

Преподнести в дар роскошный букет – это давно стало традицией. Вот только срезанные растения быстро вянут, а хочется, чтобы подарок радовал долго. Кованые цветы и в этом случае придут на помощь. Трудно придумать что-то лучшее для дорогого человека – ведь изысканные творения не просто доставят радость в памятный день, но и станут настоящими семейными реликвиями.

Цена во многом зависит от сложности работы, материала, сроков изготовления. Старинные традиции в сплаве с современными технологиями творят чудеса. Каждый цветок восхищает совершенством исполнения. Изящные соцветия могут составить целую композицию – заманчива идея составить для дома кованую икебану. Такой букет всегда будет восхищать первозданной красотой, а интерьер никогда не потеряет элегантности и выразительности.

Скрытые признаки, по которым можно обнаружить поддельную фотографию

Если вам интересно, насколько вы способны отличить настоящие изображения от тех, которые были обработаны в фотошопе, Adobe подготовила небольшую онлайн-викторину. Когда я его взял, я угадал правильно в 15 из 25 раз, или примерно в 60% случаев.

«Чаще всего люди думают, что настоящие изображения — фальшивки, а фальшивые вещи — реальны», — говорит Фарид. «И их уверенность очень высока. Таким образом, люди одновременно невежественны и уверены в себе, что является худшим сочетанием.”

Решение состоит в том, чтобы обратиться к компьютерам, чтобы обнаружить несоответствия, которые люди могут упустить. Фотографическая криминалистика использует набор методов и алгоритмов для выявления поддельных фотографий, многие из которых проверяют, соответствуют ли изображения законам физики. Хотя, возможно, никогда не удастся подтвердить подлинность фотографии со 100% уверенностью, специалисты-криминалисты могут проверить фотографии, используя ряд методов.

Давайте посмотрим на знаменитую фотографию, о которой теоретики заговора шептались десятилетиями.

Эта фотография Ли Харви Освальда часто утверждается теоретиками заговора как подделка (Источник: Комиссия Уоррена / Wikipedia Commons)

На фотографии выше изображен Ли Харви Освальд, бывший морской пехотинец США, убивший президента Джона Ф. Кеннеди в 1963 году. По данным властей, фотография была сделана на заднем дворе Освальда и отправлена ​​его другу в апреле 1963 года. чувство вины после сопоставления отметок на винтовке на изображении с пистолетом, найденным в хранилище школьных книг Техаса в Далласе, штат Техас, после убийства.Вопросы по поводу подлинности фотографии подпитывают теории заговора о том, что Освальд был обвинен в убийстве правительством или преступными группировками, особенно потому, что сам Освальд отрицал, что фотография была реальной, и был убит вооруженным преступником, прежде чем предстал перед судом.

Теоретики заговора указали на несколько деталей на снимке как на «свидетельство» фальсификации — тени, особенно на лице Освальда, кажутся некоторым так, как будто они отбрасываются из другого источника света, чем тени других объектов на фотографии. .Подбородок Освальда выглядит шире, чем на его фотографии, в то время как его поза предположительно выглядит странной, учитывая вес пистолета, в то время как другие оспаривают длину самого пистолета на снимке.

Фарид и его коллеги исследовали фотографию в серии статей, опубликованных в 2009, 2010 и 2015 годах. В своем анализе исследователи построили 3D-модели сцены и Освальда на основе его фотографии, его известного роста и веса, а также веса оружие. Они обнаружили, что тени в сцене соответствовали единственному источнику света, а тени на его лице объясняли появление более широкого подбородка, чем на его фотографии.

Они также обнаружили, что его поза была правдоподобной, учитывая его центр масс и то, как он нес пистолет, и подсчитали, что длина винтовки на фотографии с учетом перспективы составляла 40,186 дюйма (101,2 см), меньше более чем на дюйм короче, чем длина, указанная производителем. В целом, исследователи не смогли найти никаких доказательств фальсификации фотографий.

Подделать фото легко, но как распознать подделку?

Подделка фотографий — явление не новое.Феи Коттингли казались некоторым убедительными в 1917 году, точно так же, как изображения, недавно транслируемые по российскому телевидению, якобы представляющие собой спутниковые снимки, показывающие, что по авиалайнеру Mh27 обстреливается реактивный истребитель, возможно, убедили других.

На самом деле, в последнее время в средствах массовой информации появилось множество изображений, которые не являются тем, чем они кажутся. Действительно ли малазийский политик Джеффри Вонг Су Эн получил рыцарское звание от королевы? Иран преувеличил свои ракеты, а Северная Корея — свое штурмовое судно на воздушной подушке? Была ли эта обложка «Природы» изменена для художественной симметрии? Широкое использование и высокое качество цифровых фотоаппаратов и программного обеспечения для редактирования фотографий сделало искусство подделки намного проще и банальнее, независимо от того, убедительно оно или нет.

Стоит тысячи слов

Изображения могут ввести зрителя в заблуждение, изменяя, вставляя или удаляя объекты из сцены. Многие приложения для редактирования фотографий включают в себя инструменты, с помощью которых можно аккуратно удалять объекты из окружающей среды несколькими щелчками мыши. Это называется рисованием.

Ранний метод заключался в заполнении пустоты, оставшейся в изображении, путем плавной интерполяции внутрь на основе выборки пикселей на краю отсутствующей области.Другие методы включают вырезание швов, изменение размера изображения с учетом содержимого, при котором алгоритм определяет важные области изображения, чтобы удалить или расширить участки вокруг них, не затрагивая объект изображения.

Альтернативой является клонирование области изображения (или другой) и копирование ее в промежуток. Этот метод также можно использовать для репликации объектов, таких как иранские ракеты или северокорейское судно на воздушной подушке, и его легко реализовать в программном обеспечении для редактирования, хотя для убедительности края скопированной области, возможно, потребуется умело смешать с фоном.

Таким образом, можно кардинально изменить содержание — и, следовательно, интерпретацию — изображения. Но создать действительно убедительные изображения сложнее, чем вы думаете; направление и сила освещения должны быть согласованы между измененной областью и остальной частью изображения, и это трудно подделать.

Разоблачение подделки

Криминалистическая экспертиза цифровых изображений — это наука об обнаружении искаженных областей на изображениях и подключении изображений к камерам или устройствам, которые их создали.

В целом есть два направления расследования: подделки, выявленные несоответствиями в композиции изображения, и подделки с обнаруживаемыми нарушениями, появившимися во время редактирования.

Плохо сконструированная составная фотография будет демонстрировать грубые несоответствия в освещении и перспективе, которые будут замечены даже неподготовленным глазом. Для более совершенных подделок может потребоваться тщательный анализ геометрии тени и отражения для обнаружения поврежденных областей. Это метод, недавно разработанный исследователями из Дартмутского колледжа в США, подход которого заключается в наложении линий на изображение, соединяющих объекты с их тенями, чтобы указать положение источника света в сцене.Объекты, вставленные в изображение, вероятно, будут иметь затенение, несовместимое с тем, что можно было бы ожидать, учитывая положение источника света на изображении.

Когда белый свет проходит через линзу, он разделяется на красный, зеленый и синий световые волны, создавая эффект, называемый боковой хроматической аберрацией, который можно увидеть на фотографиях. Сила хроматической аберрации зависит от свойств линзы и расстояния объектов на изображении от фокального центра линзы.Таким образом, любые элементы композиции, добавленные с другой фотографии, снятой с помощью другого объектива, покажут заметные различия в хроматической аберрации.

Все фотографии содержат артефакты — регулярные узоры, искажения или ошибки — вызванные процессом визуализации, которые в основном незаметны для человеческого глаза, но играют важную роль в судебной экспертизе цифровых изображений.

Например, цветные цифровые изображения создаются путем применения фильтра чередования красного, зеленого и синего к пикселям сенсора камеры, так что каждое из них поглощает только один цвет. Затем процесс, называемый демозаикингом, отображает эту информацию как полноцветное изображение, но оставляет регулярный узор. Любое прерывание этого шаблона указывает на вмешательство.

Интересной, растущей тенденцией является противодействие криминалистике, когда фальсификатор пытается замести следы, чтобы избежать этих и других методов обнаружения.Например, шум изображения, присутствующий в оригинале, может быть дискретизирован, а к любым вставленным объектам изображения может быть применен искусственный шум, чтобы они выглядели соответствующими оригиналу. Ясно, что подделка и поиск подделок — две дисциплины, которые будут развиваться по мере развития технологий.

Обнаружение поддельных (измененных) изображений — Forensic Focus

Являются ли цифровые изображения, представленные в качестве доказательства в суд, подлинными или изображения были изменены или модифицированы? Мы разработали ряд алгоритмов, выполняющих автоматический анализ подлинности изображений JPEG, и внедрили их в коммерчески доступный инструмент судебной экспертизы.Инструмент дает краткую оценку подлинности изображения и четко отображает вероятность подделки изображения. В этой статье обсуждаются методы, инструменты и подходы, используемые для обнаружения различных признаков манипуляции с цифровыми изображениями.

Сколько котят сидят на улице? Если вы подумали «четыре», прочтите, чтобы узнать!

Алексей Кузнецов, Яков Северюхин, Олег Афонин, Юрий Губанов

© Belkasoft Research, 2013

Введение

Сегодня цифровой фотоаппарат есть почти у каждого.Были сделаны буквально миллиарды цифровых изображений. Некоторые из этих изображений используются не только для семейных фотоальбомов или украшения веб-сайтов.

С развитием цифровой фотографии производители инструментов для редактирования графики быстро набирают обороты. Инструменты становятся дешевле и проще в использовании — настолько простыми, что каждый может использовать их для улучшения своих изображений. Правильное редактирование или постобработка может значительно улучшить внешний вид изображения, усилить его влияние на зрителя и лучше передать послание художника.Но где же тогда, когда документальная фотография становится художественным произведением?

Хотя для большинства целей редактирование изображений более чем нормально, с некоторыми типами фотографий нельзя манипулировать. Цифровые изображения обычно передаются редакторам новостей в рамках освещения мероприятий. Цифровые изображения представляются в суд в качестве доказательств. Для освещения новостей определенные типы изменений или модификаций (например, обрезка, выравнивание вертикалей, настройка цветов и гаммы и т. Д.) Могут быть или неприемлемы.Изображения, представленные в качестве судебных доказательств, не должны подвергаться никаким манипуляциям; в противном случае они теряют доверие как приемлемые доказательства.

Современные мощные графические редакторы и сложные методы обработки изображений позволяют чрезвычайно легко изменять исходные изображения таким образом, чтобы любые изменения не могли заметить неподготовленный глаз, и они могут даже ускользнуть от внимания опытных редакторов авторитетных новостных СМИ. Даже глаз высококвалифицированного судебно-медицинского эксперта может пропустить определенные признаки подделки, что потенциально позволяет принять поддельные (измененные) изображения в качестве судебных доказательств.

Основные производители фотоаппаратов попытались решить эту проблему путем внедрения систем, основанных на защищенных цифровых сертификатах. Целью этих систем была возможность доказать, что изображения не были изменены после захвата камерой. Очевидно, предназначенная для фотожурналистов и редакторов, эта система также использовалась в судебных делах в качестве подлинных судебных доказательств. На бумаге такой подход выглядит потрясающе. Единственная проблема, это не работает. Российская компания смогла легко подделать изображения, подписанные цифровыми камерами Canon, а затем Nikon.Очевидно, фальшивые изображения успешно прошли проверку на подлинность с помощью программного обеспечения для проверки соответствующих производителей.

Это подводит нас к вопросу. Если специалисты-люди с трудом определяют, было ли изменено конкретное изображение, и если нельзя полагаться на существующие системы проверки подлинности на основе сертификатов, должны ли мы просто отказаться от самой проблемы?

Эта статья демонстрирует новый вероятностный подход, позволяющий автоматически анализировать подлинность цифрового изображения.Решение использует несколько алгоритмов, анализирующих различные аспекты цифрового изображения, и нейронную сеть для оценки подлинности изображения или определения вероятности подделки изображения.

1. Что такое поддельное изображение?

Что представляет собой манипулируемое изображение? Для целей данной статьи мы рассматриваем любые модификации, изменения или «улучшения» изображения после того, как изображение покинуло камеру, созданное с помощью любого программного обеспечения, включая инструменты преобразования RAW, для создания измененного изображения.

Тем не менее, мы не считаем изображение измененным, если применяются только встроенные в камеру, внутренние преобразования, фильтры и коррекции, такие как определенные коррекции аберраций, усиление насыщенности, улучшение теней и светов, а также повышение резкости. В конце концов, обработка необработанных пиксельных данных, полученных с цифрового датчика, — это именно то, что должен делать процессор камеры.

Сколько зонтиков? Прочтите, чтобы узнать!

Но разве каждое измененное изображение — подделка? Что, если бы с изображением производились только стандартные и широко распространенные техники, такие как кадрирование, поворот или коррекция горизонта? Эти и некоторые другие методы действительно изменяют изображение, но не обязательно подделывают его, и этот момент может быть доведен до редактора или судьи, заставляя их принять измененное изображение как подлинное [1].Таким образом, весь смысл анализа подделок состоит в том, чтобы определить, были ли внесены какие-либо изменения для изменения значимого содержания изображения. Таким образом, мы проанализируем изображение на уровне пикселей, чтобы определить, были ли внесены существенные изменения в фактические пиксели, изменив содержание изображения, а не его внешний вид на экране.

Учитывая все вышесказанное, совершенно очевидно, что ни один алгоритм не может быть использован для надежного обнаружения изменений содержания. В нашем решении мы используем несколько алгоритмов, которые, в свою очередь, попадают в одну из двух основных групп: алгоритмы анализа контента на уровне пикселей, обнаруживающие измененные области в изображении, и алгоритмы, анализирующие спецификации формата изображения, чтобы определить, есть ли определенные исправления. был применен к изображению после того, как оно покинуло камеру.

Кроме того, некоторые методы, на которые мы возлагали большие надежды, оказались неприменимыми (например, обнаружение сетки блочных артефактов). Мы обсудим эти методы и причины, по которым их нельзя использовать.

2. Алгоритмы обнаружения подделок

Предоставление исчерпывающего описания каждого алгоритма, используемого для обнаружения поддельных изображений, было бы невозможным и выходило бы за рамки данной статьи. Мы опишем пять основных методов, используемых в нашем решении для питания решающей нейронной сети (описание которых также выходит за рамки данной статьи).

Алгоритмы были созданы в рабочем прототипе, а затем в коммерческой реализации. В настоящее время методы обнаружения подделок используются в подключаемом модуле обнаружения подделок [http://forensic.belkasoft.com/en/forgery-detection], расширении инструмента судебной экспертизы Belkasoft Evidence Center. Плагин может анализировать изображения, обнаруженные с помощью Belkasoft Evidence Center, и определять вероятность манипуляции (подделки) изображения.

2.1. Анализ формата JPEG

JPEG — это фактический стандарт цифровой фотографии.Большинство цифровых фотоаппаратов могут создавать файлы в формате JPEG, а многие могут создавать файлы только в формате JPEG.

Формат JPEG — это бесконечный источник данных, который можно использовать для обнаружения поддельных изображений. Алгоритм анализа формата JPEG использует информацию, хранящуюся во многих технических мета-тегах, доступных в начале каждого файла JPEG. Эти теги содержат информацию о матрицах квантования, таблицах кодов Хаффмана, субдискретизации цветности и многих других параметрах, а также миниатюрную версию (эскиз) полного изображения.Содержание и последовательность этих тегов, а также то, какие конкретные теги доступны, зависят от самого изображения, а также от устройства, которое его захватило, или программного обеспечения, которое его изменило.

Помимо технической информации, теги JPEG содержат важную информацию о фотографии, включая условия и параметры съемки, такие как уровни внешней освещенности, информацию о диафрагме и выдержке, марку и модель камеры и объектива, с помощью которого было снято изображение, фокусное расстояние объектива, использовалась ли вспышка, информация о цветовом профиле и т. д. и т. д.

Базовый метод анализа проверяет действительность тегов EXIF ​​в первую очередь в попытке найти несоответствия. Это, например, может включать проверки тегов EXIF, добавленных при постобработке с помощью определенных инструментов редактирования, проверки даты захвата по сравнению с датой последней модификации и так далее. Однако теги EXIF ​​можно легко подделать; на самом деле настолько легко, что, хотя мы можем рассматривать существующие несоответствия EXIF ​​как положительный признак изменения изображения, тот факт, что теги находятся «в порядке», не приносит никакой значимой информации.

Наше решение пытается обнаружить расхождения между фактическим изображением и доступной информацией EXIF, сравнивая фактические теги EXIF ​​с тегами, которые обычно используются определенным устройством (тем, которое указано в качестве устройства захвата в соответствующем теге EXIF). Мы собрали обширную базу данных тегов EXIF, производимых широким спектром цифровых камер, включая многие модели смартфонов. Мы также активно добавляем информацию о новых моделях по мере их появления.

В дополнение к анализу EXIF ​​мы просматриваем таблицы квантования во всех каналах изображения. Большинство цифровых камер имеют ограниченный набор таблиц квантования; следовательно, мы можем обнаружить расхождения, сравнивая хеш-таблицы фактического изображения с теми, которые, как ожидается, будут созданы определенной камерой.

EXIF-теги этого изображения ясно указывают на манипуляции с изображением. Тег «Программное обеспечение» отображает программное обеспечение, используемое для редактирования изображения, а исходная дата и время не соответствуют дате и времени последнего изменения.

2.2. Эффект двойного квантования

Этот алгоритм основан на определенных артефактах квантования, возникающих при многократном применении сжатия JPEG. Если файл JPEG был открыт, отредактирован, а затем сохранен, неизбежно появятся определенные артефакты сжатия.

Для определения эффекта двойного квантования алгоритм создает 192 гистограммы, содержащие значения дискретного косинусного преобразования. Определенные эффекты квантования появятся на этих гистограммах только в том случае, если изображение было сохранено в формате JPEG более одного раза.Если эффект обнаружен, мы определенно можем сказать, что изображение было отредактировано (или, по крайней мере, сохранено графическим редактором) хотя бы один раз. Однако, если этот эффект не обнаружен, мы не сможем сделать какие-либо определенные выводы об изображении, поскольку оно может быть, например, получено из файла RAW, отредактировано в графическом редакторе и сохранено в файл JPEG только один раз.

Первые две гистограммы представляют собой типичный файл, который был сохранен только один раз. Два других демонстрируют, что происходит с изображением JPEG, если его снова открыть и сохранить как JPEG.

Эти два изображения выглядят одинаково, хотя второе изображение было открыто в графическом редакторе и затем сохранено.

Следующие гистограммы проясняют разницу.

2.3. Анализ уровня ошибок

Этот алгоритм обнаруживает инородные объекты, вставленные в исходное изображение, путем анализа таблиц квантования блоков пикселей по изображению. Квантование некоторых вставленных объектов (а также объектов, нарисованных в редакторе) может значительно отличаться от других частей изображения, особенно если исходное изображение (или оба) были ранее сжаты в формате JPEG.

Хотя это может быть не идеальный пример, он все же дает очень четкое представление о том, какая из четырех кошек изначально была на изображениях, а какие были вставлены во время редактирования. Отклонение квантования значительно выше для двух кошек слева. Этот эффект будет значительно более выраженным, если вставляемый объект будет взят с другого изображения.

2,4. Копирование / перемещение подделки и обнаружение клонов

Чрезвычайно распространенной практикой подделки изображений является трансплантация частей одного и того же изображения по всему изображению.Например, редактор может замаскировать существование определенного объекта, «вставив» его в кусок фона, клонированного из того же изображения, скопировать или переместить существующие объекты вокруг изображения. Таблицы квантования различных частей будут выглядеть очень похожими на остальную часть изображения, поэтому мы должны использовать методы идентификации блоков изображения, которые выглядят искусственно похожими друг на друга.

Второе изображение — подделка. Обратите внимание, что другой зонт — это не просто копирование и вставка: вставленный объект масштабируется, чтобы казаться больше (ближе).Третье изображение очерчивает совпадающие точки, позволяющие обнаружить клонированное изображение.

В нашем решении используется несколько подходов, включая прямое сравнение плиток по изображению, а также сложные алгоритмы, которые могут идентифицировать клонированные области, даже если к вставляемым фрагментам применяются различные уровни прозрачности или если объект помещается поверх вставляемой области.

2,5. Непостоянное качество изображения

JPEG — это формат с потерями. Каждый раз, когда одно и то же изображение открывается и сохраняется в формате JPEG, некоторые видимые визуальные качества теряются и появляются некоторые артефакты.Вы можете легко воспроизвести проблему, открыв файл JPEG, сохранив его, закрыв, а затем снова открыв и сохранив. Повторите несколько раз, и вы начнете замечать разницу; раньше, если указаны более высокие уровни сжатия.

Качество изображения не стандартизовано и сильно различается между различными механизмами сжатия JPEG. Различные алгоритмы сжатия JPEG могут создавать совершенно разные файлы, даже если установлено их максимальное качество. Поскольку для различных реализаций JPEG не существует единого стандарта, оправдывающего результирующее визуальное качество файла JPEG, нам пришлось использовать нашу собственную внутреннюю шкалу.Это было неизбежно, чтобы судить о качестве файлов JPEG, обрабатываемых множеством различных движков, в одном масштабе.

Это то же изображение, только три последних изображения сохранены из оригинала с качеством 90%, 70% и 50% соответственно. Чем выше уровень сжатия, тем более заметными становятся артефакты блокировки. JPEG использует блоки размером 8 × 8 пикселей, и эти блоки становятся все более и более отчетливыми при повторном сохранении изображения.

Согласно нашей внутренней шкале, изображения JPEG, выходящие из камеры, обычно имеют видимое визуальное качество примерно 80% (может быть более или менее, в зависимости от настроек камеры и механизма сжатия JPEG, используемого процессором камеры).В результате мы ожидаем, что неизмененное изображение будет примерно в этом диапазоне. Однако, поскольку JPEG является алгоритмом сжатия с потерями, каждый раз, когда изображение JPEG открывается и снова сохраняется как файл JPEG, происходит потеря видимого визуального качества — даже если используется настройка самого низкого сжатия / самого высокого качества.

Самый простой способ оценить видимое визуальное качество существующего файла JPEG — это применить определенные формулы к таблицам квантования каналов, указанным в тегах файла.Однако изменить теги слишком просто, поэтому в нашем решении используется анализ на уровне пикселей, который позволяет «видеть сквозь» матрицу квантования.

3. Неприменимые алгоритмы

Некоторые техники звучат великолепно на бумаге, но не так хорошо работают (если вообще работают) в реальной жизни. Алгоритмы, описанные ниже, могут использоваться в лабораторных тестах, выполняемых в контролируемых условиях, но не имеют шансов в реальных приложениях.

3.1. Обнаружение сетки артефактов блока

Идея также основана на идеях, представленных в [2] и [3].Однако алгоритм анализирует результат коэффициентов дискретного косинусного преобразования, вычисленных для группы 8 × 8 фрагментов JPEG DCT. Сравнение коэффициентов друг с другом может предположительно идентифицировать посторонние объекты, например, вставленные с другого изображения. В действительности эти изменения оказались статистически незначимыми и на них легко повлиять последовательное сжатие при сохранении окончательного изображения JPEG. Кроме того, в исходном изображении легко могут возникнуть неточности на границах разных цветовых зон.

3.2. Интерполяция массива цветных фильтров

Большинство современных цифровых датчиков основаны на матрице Байера.

В этом алгоритме используется тот факт, что в большинстве современных цифровых камер используются датчики на основе массива Байера. Значения пикселей цветных изображений определяются путем интерполяции показаний соседних красных, зеленых и синих подпикселей [4].

Исходя из этого факта, статистическое сравнение соседних блоков пикселей предположительно может выявить расхождения.На самом деле мы не обнаружили статистически значимых различий, особенно если изображение было сжато и повторно сжато с помощью алгоритма с потерями, такого как JPEG. Этот метод, вероятно, дал бы несколько более значимые результаты, если бы широко использовались форматы сжатия без потерь, такие как TIFF. В реальных приложениях формат JPEG с потерями де-факто является стандартом для хранения цифровых изображений, поэтому алгоритм интерполяции массива цветных фильтров мало используется в этих приложениях.

4. Реализация

Алгоритмы, описанные в этой статье, превратились в коммерческий продукт.Они были реализованы как надстройка к инструменту судебной экспертизы Belkasoft Evidence Center [http://forensic.belkasoft.com/]. Плагин позволяет Evidence Center оценивать подлинность изображений путем вычисления вероятности изменений. Продукт нацелен на судебно-медицинскую аудиторию, позволяя следователям, юристам и сотрудникам правоохранительных органов проверять, действительно ли приемлемы цифровые изображения, представленные в качестве доказательств.

Использовать Центр доказательств, оснащенный подключаемым модулем обнаружения подделок, для анализа подлинности цифровых изображений очень просто.Анализ полностью автоматизирован. Пример отчета выглядит следующим образом:

Плагин доступен по адресу http://forensic.belkasoft.com/en/forgery-detection.

5. Заключение и дальнейшая работа

Мы разработали комплексное программное решение, реализующее алгоритмы, основанные на статистическом анализе информации, имеющейся в цифровых изображениях. Нейронная сеть используется для принятия окончательного решения, оценивая вероятность того, что изображение будет измененным или оригинальным.Некоторые алгоритмы, используемые в нашем решении, основаны на методах кодирования и сжатия, а также на артефактах сжатия, присущих де-факто стандартному алгоритму JPEG. Большинство изменений, внесенных в файлы JPEG, с большой вероятностью обнаруживаются сразу.

Примечательно, что наше решение в его текущем состоянии может пропускать определенные изменения, выполненные с несжатыми изображениями или изображениями, сжатыми с помощью кодека без потерь.

Давайте возьмем, например, сценарий, в котором редактор вставляет фрагменты из одного файла изображения RAW (TIFF, PNG…) в другой сжатый без потерь файл, а затем сохраняет окончательный JPEG только один раз.В этом случае наше решение сможет определить, что изображение на самом деле было изменено в каком-то графическом редакторе, но, скорее всего, не сможет определить точное местоположение посторонних объектов. Однако, если вставленные биты были взяты из файла JPEG (что весьма вероятно, поскольку сегодня большинство изображений фактически хранятся в формате JPEG), то наше решение, вероятно, сможет точно определить точное местоположение пятен.

6. Об авторах

С авторами можно связаться по электронной почте [адрес электронной почты защищен]

7. Список литературы

1. Алгоритмическая защита журналистской честности http://lemonodor.com/archives/2008/02/protecting_journalistic_integrity_algorithmically.html#c22564

2. Обнаружение подделки копирования-перемещения в цифровых изображениях http: // www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/copymove.pdf

3. Джон Грэм — Детектор инструментов клонирования Камминга http://www.jgc.org/blog/2008/02/tonight-im-going-to-write-myself-aston.html

4. Демозаикинг: интерполяция массива цветных фильтров http://www.ece.gatech.edu/research/labs/MCCL/pubs/dwnlds/bahadir05.pdf

5. Получение цифровых доказательств: методы, методы и проблемы http://forensic.belkasoft.com/en/retrieving-digital-evidence-methods-techniques-and-issues

Цифровая криминалистика: 5 способов обнаружить фальшивую фотографию

Этот рассказ является дополнением к статье «Цифровая криминалистика: как эксперты обнаруживают поддельные изображения», опубликованной в июньском номере журнала Scientific American за 2008 год.

Освещение
Составные изображения, состоящие из частей с разных фотографий, могут отображать небольшие различия в условиях освещения, в которых каждый человек или объект был изначально сфотографирован. Такие несоответствия часто остаются незамеченными невооруженным глазом.

Для изображения, такого как справа, моя группа может оценить направление источника света для каждого человека или объекта (стрелки). Наш метод основан на том простом факте, что количество света, падающего на поверхность, зависит от относительной ориентации поверхности по отношению к источнику света.Например, сфера освещается больше всего на стороне, обращенной к свету, и меньше всего на противоположной стороне, с градациями затемнения по ее поверхности в соответствии с углом между поверхностью и направлением света в каждой точке.

Чтобы определить направление источника света, вы должны знать местную ориентацию поверхности. В большинстве мест на объекте изображения трудно определить ориентацию. Единственное исключение — вдоль контура поверхности, где ориентация перпендикулярна контуру (, красные стрелки вправо, ).Наш алгоритм оценивает направление источника света, измеряя яркость и ориентацию по нескольким точкам контура.

На изображении выше направление источника света для полиции не совпадает с направлением источника света для уток ( стрелки ). Нам пришлось бы проанализировать другие элементы, чтобы убедиться, что добавлены именно утки.

Глаза и позиции
Поскольку глаза имеют очень согласованные формы, они могут быть полезны для оценки того, была ли изменена фотография.

В действительности радужная оболочка человека имеет круглую форму, но она будет казаться все более эллиптической по мере того, как глаза поворачиваются в сторону, вверх или вниз ( a ). Можно приблизительно определить, как глаза будут выглядеть на фотографии, проследив лучи света, идущие от них к точке, называемой центром камеры ( b ). Изображение формируется там, где лучи пересекают плоскость изображения ( синий ). Основная точка камеры — точка пересечения плоскости изображения и луча, по которому направлена ​​камера, — будет находиться рядом с центром фотографии.

Моя группа использует форму двух радужных оболочек человека на фотографии, чтобы сделать вывод о том, как его или ее глаза ориентированы относительно камеры и, следовательно, где находится основная точка камеры ( c ). Принципиальная точка вдали от центра или людей, имеющих несовместимые основные точки, является свидетельством фальсификации ( d ). Алгоритм также работает с другими объектами, если их форма известна, например, с двумя колесами автомобиля.

Однако этот метод ограничен, поскольку анализ основан на точном измерении слегка отличающихся форм двух радужных оболочек человека.Я и мои коллеги обнаружили, что можем надежно оценить большие различия камер, например, когда человек перемещается с одной стороны изображения на середину. Труднее сказать, был ли человек перемещен намного меньше, чем это.

Зеркальные блики
Окружающие огни отражаются в глазах, образуя маленькие белые точки, называемые зеркальными бликами. Форма, цвет и расположение этих бликов довольно много говорят нам об освещении.

В 2006 году фоторедактор связался со мной по поводу фотографии звезд American Idol , которую планировалось опубликовать в его журнале ( выше ).Зеркальные блики были совершенно разными ( вставок ).

Положение выделения указывает, где расположен источник света ( вверху слева, ). По мере того, как направление к источнику света ( желтая стрелка ) изменяется слева направо, зеркальные блики также изменяются.

Основные моменты на снимке American Idol настолько непоследовательны, что визуального осмотра достаточно, чтобы сделать вывод, что фотография была подделана. Однако многие случаи требуют математического анализа.Чтобы точно определить положение источника света, необходимо принять во внимание форму глаза и взаимную ориентацию глаза, камеры и источника света. Ориентация имеет значение, потому что глаза не являются идеальными сферами: выступает прозрачное покрытие радужной оболочки или роговицы, которое мы моделируем в программном обеспечении как сферу, центр которой смещен от центра белков глаза или склеры ( вверху справа ).

Наш алгоритм вычисляет ориентацию глаз человека по форме радужной оболочки на изображении.На основании этой информации и положения бликов программа оценивает направление света. Изображение модели American Idol ( выше; направления обозначены красными точками на зеленых сферах ), скорее всего, было составлено по крайней мере из трех фотографий.

Отправить клонов
Клонирование — копирование и вставка области изображения — очень распространенная и мощная форма манипуляции.

Это изображение взято из телевизионной рекламы Джорджа У.Кампания по переизбранию Буша в конце 2004 года. Поиск клонированных областей с помощью компьютерного перебора пикселей за пикселем всех возможных дублированных областей непрактичен, поскольку они могут иметь любую форму и располагаться в любом месте изображения. Число сравнений, которые необходимо провести, астрономическое, и бесчисленные крошечные области будут идентичны просто случайно («ложные срабатывания»). Моя группа разработала более эффективную технику, которая работает с небольшими блоками пикселей, обычно около квадрата размером шесть на шесть пикселей ( вставка ).

Для каждого блока пикселей размером шесть на шесть пикселей в изображении алгоритм вычисляет количество, которое характеризует цвета 36 пикселей в блоке. Затем он использует это количество, чтобы упорядочить все блоки в последовательности, в которой одинаковые и очень похожие блоки расположены близко друг к другу. Наконец, программа ищет идентичные блоки и пытается «вырастить» из них более крупные идентичные регионы, блок за блоком. Работая с блоками, алгоритм значительно сокращает количество ложных срабатываний, которые необходимо проверять и отбрасывать.

Когда алгоритм применяется к изображению из политической рекламы, он определяет три идентичных региона (красный, синий и зеленый).

Отпечатки пальцев камеры
Цифровое ретуширование редко оставляет визуальный след. Поскольку ретуширование может принимать разные формы, я хотел разработать алгоритм, который обнаруживал бы любую модификацию изображения. Техника, которую придумала моя группа, зависит от того, как работают практически все цифровые камеры.

Цифровые датчики камеры расположены в прямоугольной сетке пикселей, но каждый пиксель определяет интенсивность света только в полосе длин волн, близких к одному цвету, благодаря массиву цветных фильтров (CFA), который находится поверх цифрового датчика. сетка.Чаще всего используемый CFA, матрица Байера, имеет красный, зеленый и синий фильтры, расположенные, как показано ниже.

Таким образом, каждый пиксель в необработанных данных имеет только один цветовой канал из трех, необходимых для определения пикселя стандартного цифрового изображения. Недостающие данные заполняются — либо процессором в самой камере, либо программным обеспечением, которое интерпретирует необработанные данные с камеры — путем интерполяции из ближайших пикселей, процедура, называемая демозаикингом. Самый простой подход — взять среднее значение соседних значений, но для достижения лучших результатов также используются более сложные алгоритмы.Какой бы алгоритм демозаики ни применялся, пиксели в окончательном цифровом изображении будут коррелированы со своими соседями. Если изображение не имеет правильной корреляции пикселей для камеры, которая предположительно использовалась для съемки, изображение было каким-то образом отретушировано.

Алгоритм моей группы ищет эти периодические корреляции в цифровом изображении и может обнаруживать отклонения от них. Если корреляции отсутствуют в небольшой области, скорее всего, там были внесены какие-то точечные изменения.Корреляции могут полностью отсутствовать, если были внесены изменения во всем изображении, такие как изменение размера или сильное сжатие JPEG. Этот метод может обнаруживать изменения, например, сделанные Рейтер в изображении, опубликованном на заседании Совета Безопасности ООН в 2005 году ( выше ): контрастность блокнота была скорректирована, чтобы улучшить его читаемость.

Недостатком метода является то, что он может быть применен только к предположительно оригинальному цифровому изображению; например, сканирование распечатки будет иметь новые корреляции, наложенные сканером.

Фальшивые новости, фальшивые изображения: как отличить цифровую фотографию от реальной сделки

Акула плывет по затопленной дороге. Связка ракет взрывается в унисон во время иранских ракетных испытаний.

На первый взгляд они могут показаться разумными, но изображения, измененные в цифровом виде, повсюду, распространяясь со скоростью лесного пожара на новостных сайтах и ​​в социальных сетях.

Итак, как вы можете определить, является ли фотография, которую ваш дядя опубликовал в Facebook, подлинной или она была сфальсифицирована?

Эксперты по визуальной экспертизе имеют несколько инструментов для обнаружения изображений, с которыми пришлось повозиться.

Алгоритмы могут обнаруживать клонированные области, такие как лишняя иранская ракета, вставленная на фотографию запуска (хотя, просто взглянув на нее, это довольно очевидно).

Другие методы включают построение виртуальной трехмерной модели с нуля для анализа того, как свет падает на сцену.

Но для обычного человека, не имеющего доступа к этим инструментам, ни навыков, ни времени, чтобы должным образом разбирать сомнительно выглядящие изображения, есть несколько основных вещей, которые мы можем сделать, — сказал Хани Фарид, компьютерный ученый и эксперт по цифровой криминалистике из Дартмута. Университет в США.

Загрузка

Обратный поиск изображений

Начнем с простого. Когда он видит всплывающее изображение в Twitter или Facebook, доктор Фарид хочет узнать, было ли оно раньше в Интернете, выполнив обратный поиск изображений с помощью Google Images или TinEye.

«Каждый раз, когда происходит стихийное бедствие, люди распространяют одни и те же глупые изображения акул, плывущих по улице», — сказал доктор Фарид.

«Изображения акул почти всегда поддельные».

Если изображение было повторно передано с другого веб-сайта или перепрофилировано для какой-либо катастрофы, произошедшей в последний раз, их можно обнаружить с помощью обратного поиска изображений.

Еще лучше, вы можете найти изображение опровергнутым на Snopes.com или другом издании.

Получить метаданные изображения

Итак, фотография прошла обратный поиск изображения. Затем попробуйте зарыться в его метаданные — объем информации, добавляемой к фотографии камерой.

«Есть много веб-сайтов, на которые вы можете загрузить изображение, и оно будет вырезать метаданные и показывать их вам», — сказал д-р Фарид.

Сюда входит марка камеры, время дня, когда фотография была сделана, и координаты GPS, если это разрешено.

Еще лучше, если изображение было открыто в Photoshop и повторно сохранено, оно тоже скажет вам об этом.

«Когда вы редактируете изображение, оно добавляет свои собственные метаданные», — сказал доктор Фарид.

«Конечно, это не говорит вам о том, что изображение было изменено, но … возможно, это должно заставить вас задуматься».

Вы также можете найти миниатюру — уменьшенную версию исходной фотографии — сохраненную вместе с изображением, — сказал Ричард Мэтьюз, кандидат наук, занимающийся судебно-медицинской экспертизой цифровых изображений в Университете Аделаиды.

Камера вашего смартфона показывает больше, чем вы думаете

Практически каждое изображение, которое вы делаете камерой смартфона, содержит «шум», который может быть использован в правоохранительных органах.

«Все это происходит в фоновом режиме, когда вы нажимаете кнопку спуска затвора», — сказал он.

Это не будет работать со всеми фотографиями. Все, что загружено в Twitter и Facebook, будет автоматически удаляться из метаданных, что, по словам компаний, сделано для обеспечения конфиденциальности пользователей.

Свет и тени

Пора взломать линейку и карандаш: следующий метод — супер-низкотехнологичный.

Тени и свет могут отображать объекты, которые были перемещены или добавлены на фотографию.

Доктор Фарид, изучающий зрительную систему человека, обнаружил, что если он показывал людям изображения с тенями, которые были невозможны физически, они редко замечали.

Но это также означает, что фальсификаторы тоже не могут видеть противоречивые тени.

«Если они уронят объект на сцену, тень окажется не в том месте», — сказал он.

«Они не замечают, но простая геометрическая конструкция способна раскрыть это.»

По сути, вы управляете линией от точки на объекте до соответствующей точки на его тени. Сделайте это для множества точек, и линии должны сходиться на источнике света.

Для сцены на открытом воздухе линии могут кажутся в значительной степени параллельными, поскольку Солнце находится на расстоянии 150 миллионов километров.

Сделайте фото внизу слева и измененное изображение справа.

Человек на ступеньках, и ее тень была вырезана с другого фото и упала.

Выглядит неплохо — пока вы не воспользуетесь методом линейки.

Красные линии, соединяющие ее и ее тень, не указывают на тот же источник света, что и зеленые линии, проведенные между объектами и тенями в остальной части сцены.

Используйте программу для редактирования фотографий или изображений

Если вы подозреваете, что объект был удален с изображения, такие программы, как Photoshop или Pixlr, могут обнаружить контрольные признаки.

Он основан на преувеличении очень тонких различий, которые обычно не видны. По словам доктора Фарида, даже глубокий черный цвет обладает целым спектром яркости.

«Если кто-то войдет и что-то сотрет, вы увидите кусок сплошного черного цвета, все отсутствует», — сказал он.

Посмотрите на этот прекрасный летний пейзаж Мельбурна. Справа не хватает пары зданий.

Поиграйте с контрастом, яркостью и экспозицией, и вы начнете видеть эти сплошные цветные блоки, предполагающие, что чего-то не хватает.

Чего нельзя делать

Вы можете быть соблазнены онлайн-инструментами, которые утверждают, что идентифицируют изображения-подделки. — Не поддавайтесь засасыванию, — сказал доктор Фарид.

«Дело в том, что все это довольно сложно, и вам действительно нужно иметь глубокое понимание физики и оптики, а также того, как работают камеры и как работает сжатие», — сказал он.

Ах да, компрессия. Большинство изображений в Интернете сжимаются с помощью JPEG — метода сжатия с потерями.

Он уменьшает размер файла, беря каждый блок размером восемь на восемь пикселей в изображении, обрабатывает их и отбрасывает часть информации. При сжатии

«Особенность JPEG в том, что он привносит в изображение артефакты, и, в частности, если вы заметили, что у вас изображение в формате jpg особенно низкого качества, вы получите так называемые блочные артефакты», — сказал доктор Фарид.

Эти блочные артефакты — четкие горизонтальные и вертикальные линии — могут немного выглядеть так, как будто что-то было добавлено или удалено из изображения.

Кроме того, сжатие JPEG может привести к искажению цвета и размытию.

«Вы видите всевозможные действительно странные вещи, и люди часто принимают эти странные вещи за свидетельство фальсификации. Это классическая ошибка», — сказал доктор Фарид.

Глаза тоже могут рассказать историю, сказал мистер Мэтьюз. Увеличьте чьи-то зрачки, и они должны отражать источник света.

«Если это вспышка в студии, вы можете увидеть ее в более высоком разрешении», — сказал он.

Если группа людей была отфотошоплена вместе, отражение в их зрачках может быть не одинаковым… но доктор Фарид проявляет осторожность, когда дело касается глаз.

«Возможно, в комнате есть разные источники света», — сказал он.

«Если они все согласованы, это может сказать вам кое-что полезное. Если они разные, есть другие возможные объяснения», например, несколько вспышек.

А как насчет видео?

Доктор Фарид «немного беспокоится» о реалистичных компьютерных видео.

«Но когда вы копаетесь в судебной медицине, они даже близко не могут обмануть ученого», — сказал доктор Фарид.

Невероятно, но алгоритм, разработанный компьютерными учеными из Массачусетского технологического института, может улавливать тонкие изменения цвета на лице человека, когда его сердце перекачивает кровь.

«Компьютерный человек не имеет сердцебиения.Так что, когда вы сделаете это с ними, это будет буквально ровная линия », — сказал доктор Фарид. game ».

« Мы разрабатываем методику, они противодействуют ей », — сказал он.

Но он уверен, что он и другие эксперты в области цифровой криминалистики смогут опередить игру.

А пока доктор Фарид сказал, что лучшая защита от поддельных изображений и видео — это остановиться и подумать об их источнике, прежде чем делиться ими в социальных сетях.

«Подумайте о том, как быстро люди переваривают цифровой контент. Кто-то редко тратит три часа на анализ изображения, даже если у них есть для этого инструменты», — сказал он.

«Ради Бога, если кто-то поделится чем-то на Facebook, не могли бы вы посмотреть, откуда это исходит?»

Хотите больше науки из всей азбуки?

Наука в вашем почтовом ящике

Получите все последние научные статьи со всего ABC.

7 советов по обнаружению фальшивого изображения и недопущению того, чтобы фотошоперы обманули вас

Хотя большинство подделок Photoshop, массово появляющихся в Интернете, безвредны, иногда изображениями манипулируют, чтобы изменить контекст или создать «фейковые новости».«Согласно недавнему исследованию, 4 из 10 человек не могут идентифицировать фальшивую фотографию, а половина из тех, кто может, не могут точно сказать, что не так. Вот несколько советов, которые помогут вам обнаружить мошенничество.

Эти 7 советов, собранные AdMe.ru, , помогут вам проверить целостность изображения перед тем, как опубликовать его в Интернете. Прочтите список до конца, чтобы узнать, как в конечном итоге были обнаружены некоторые поддельные, но вирусные изображения.

1. Обратите внимание на отражения.

Пользователи с ограниченными знаниями Photoshop часто забывают правильно манипулировать тенью, что является одной из самых сложных задач.Если тень есть, но у вас все еще есть сомнения, проведите линию от одной точки на объекте до соответствующей точки на его тени для нескольких объектов на изображении. Все линии должны сходиться на источнике света.

2. Остерегайтесь изображений низкого качества.

Обработанные участки изображения часто выглядят размытыми по краям: как мышцы знаменитого бодибилдера Арта Этвуда. Чтобы сделать эти размытые части менее заметными, фотошопы часто намеренно снижают качество изображения.Однако качество не будет снижаться равномерно, и отфотошопленные части будут иметь более низкое качество, чем остальная часть изображения.

3. Найдите одинаковые шаблоны.

Фотошоперы часто копируют одну область изображения и вставляют ее в другое место. Наш мозг настроен на поиск закономерностей, и ошибки клонирования выявляются быстро. Когда в средствах массовой информации появилась фотография испытания иранской ракеты, было замечено, что вторая ракета справа в основном является копией ракеты слева от нее и дыма от ракеты справа.Действительно, эта ракета была сфотографирована на исходном изображении, на котором было всего три ракеты.

4. Оцените перспективу, тени и пропорции.

Когда объект из одного изображения вставляется в другое изображение, требуется много навыков, чтобы согласовать цвета, яркость и контраст между различными частями.

5. Воспользуйтесь поиском в обратном направлении.

Один из самых простых способов обнаружить поддельное изображение — использовать обратный поиск изображений в Google Images или TinEye.По словам Хани Фарида, эксперта по цифровой криминалистике, изображения акул, плывущих по улице, регулярно появляются в Интернете после стихийных бедствий. Обратный поиск изображений позволяет найти, где изображение появилось впервые, или даже найти его уже опровергнутым.

6. Оцените естественность тонов и цветов.

Неестественные цвета могут быть еще одним поводом усомниться в целостности фотографии. Интернет был очарован пурпурной растительностью, окружающей якобы синюю реку на острове Скай в Шотландии.На самом деле этот фиолетовый цвет был обработан в фотошопе. Река на самом деле находится в Новой Зеландии, и хотя пейзаж по-прежнему захватывает дух, ее цвет — естественный зеленый.

7. Получите метаданные изображения.

Некоторые веб-страницы позволяют глубже изучить изображение и проверить его метаданные, например, где и как было снято изображение. Эта важная информация хранится под заголовком EXIF. Он также сообщит вам, было ли изображение открыто и сохранено в Photoshop. Вы также можете получить данные EXIF, если откроете изображение в любой программе для редактирования изображений.Однако обратите внимание, что эти данные удаляются из изображений, загруженных в Facebook и Twitter.

Вы сами пользуетесь Photoshop и умеете распознавать подделанные изображения? Делитесь своими советами и наблюдениями в комментариях.

Обнаружение поддельных фотографий с помощью цифровой криминалистики

По мере того, как фотография стала цифровой, стало все проще манипулировать изображениями с помощью Photoshop и других технологий.Цифровые фотографии, используемые в новостной индустрии, часто корректируются из эстетических соображений — здесь регулировка контрастности, там — изменение цвета. Но они также могут быть изменены с целью обмануть редакторов или читателей. К счастью, технология цифрового обнаружения также быстро развивается.

Хани Фарид, математик и специалист по цифровой криминалистике, преподающий информатику в Дартмутском университете, разработал множество инструментов для точной идентификации изображений, которые были изменены.Он будет выступать — вместе с Сантьяго Лайоном, операционным директором AP — на симпозиуме Массачусетского технологического института 5 апреля под названием «Этика и криминалистика в эпоху фотожурналистики Photoshop». Заместитель редактора Лорен Киршнер поговорила с профессором Фаридом, чтобы узнать больше о науке, связанной с судебной экспертизой фотографий. Это отредактированная стенограмма этого разговора.

Могут ли обычные читатели или зрители новостей узнать, была ли изменена фотография? Есть ли контрольные признаки, на которые стоит обратить внимание?

Да и нет.Ваш мозг на самом деле довольно хорошо замечает определенные несоответствия на фотографии. Например, все мы видели то, что я люблю называть «синдромом парящей головы», когда чья-то голова приклеивается к чьему-то телу и выглядит бестелесной, как будто она буквально плывет. Эти вещи просто выскакивают на нас, и нам не нужно, чтобы кто-то говорил нам, что здесь что-то не так. Но эти примеры обманчивы, потому что это всего лишь примеры плохой подделки. Проблема в том, что есть другие аспекты зрительной системы — там, где ваш мозг обрабатывает изображения, — где он просто очень плохо определяет, согласовано что-то или нет.Мы провели множество исследований и разработали программное обеспечение для судебной экспертизы, чтобы определить, насколько хорошо люди визуально оценивают подлинность. Есть вещи, в которых мы очень хороши, а есть другие вещи, в которых мы очень плохо разбираемся.

Например, мы очень плохо разбираемся в свете и тени. Если я покажу вам фотографию и спрошу: «Тени здесь согласованы или непоследовательны?», Вы, по сути, не поймете. Вы просто не можете сказать. Но вот что действительно опасно: дело не только в том, что вы не можете сказать, а в том, что вы постоянно ошибаетесь.Вы посмотрите на что-то, где тени абсолютно правильные, и вы подумаете: «Нет, здесь что-то не так», и вы будете повторять это постоянно. Так что это хуже, чем гадать, потому что вы ошибаетесь, вы уверены, что правы, а это худшая комбинация. Я люблю называть это «эффектом высокомерия и невежества». И поэтому опасность полагаться на свой мозг для оценки подлинности на основе таких вещей, как тени, перспектива, текстура и освещение, заключается в том, что мы на самом деле не так хороши в этом.

Таким образом, в то время как плохие подделки очень легко обнаружить, хорошие подделки очень трудно обнаружить; и, что еще хуже, действительно хорошие снимки часто называют фальшивыми из-за такого рода неспособности рассуждать о таких вещах, как освещение, отражения, тени и перспектива. Вы действительно видите этот эффект сейчас в фотожурналистике, где каждый видит замечательную фотографию и говорит: «Нет, это не может быть реальным». Сейчас почти рефлекторная реакция в противоположном направлении.

Итак, если это ненадежные способы обнаружения подделки, то какие?

В этом прелесть математики, физики и информатики; мы можем количественно оценить и измерить, согласованы ли вещи или нет.Мы знаем, как записывать уравнения, которые количественно определяют, как отбрасываются тени, и мы знаем, как записывать уравнения, описывающие перспективную проекцию, и мы знаем, как записывать уравнения, описывающие сжатие jpeg, и так далее и тому подобное. Таким образом, со всем этим мы можем фактически определить, являются ли эти вещи, которые мы видим, физически правильными или неправильными. Проблема с этими инструментами, конечно же, в том, что они еще не достигли той стадии, когда вы просто нажимаете кнопку и получаете ответ. Это не похоже на CSI по телевизору; на самом деле это изрядная работа.

Сказав это, мы разработали определенные методы, которые полностью автоматизированы и которые мы можем использовать в пакетном режиме. Я просто опишу один из них. Цифровые камеры хороши по многим причинам, но одна причина в том, что все они действительно разные. Даже в семействе фотоаппаратов Nikon все они будут создавать цифровые фотографии по-разному. Jpeg — это преобладающий формат, в котором создаются все изображения, и, вероятно, есть ощущение, что изображение jpeg является изображением jpeg, но на самом деле это не так.Фактически, существуют огромные различия в кодировке, лежащей в основе jpeg, которые различаются от производителя камеры к производителю камеры. Это действительно здорово, потому что когда камера создает jpeg, он может выглядеть одинаково визуально, но на самом деле он будет выглядеть для нас совсем иначе — отличным от jpeg, который был открыт в Photoshop, изменен и затем сохранен.

Итак, у нас есть технология, которая, по сути, изучила на миллионах и миллионах примеров изображений, созданных камерами, как выглядит статистика изображения jpeg.Что мы видим, так это то, что когда изображение каким-либо образом изменяется — это может быть такая незначительная, как обрезка или регулировка контраста, или, что более гнусно, удаление или вставка кого-то в фотографию — мы можем это определить.

Так вот, эта техника хороша для одних вещей и не подходит для других. В чем она хороша, так это, например, если вы находитесь в суде и хотите убедиться, что цифровые доказательства никоим образом не были изменены с момента записи, это очень хорошая технология.Если вы являетесь AP, Reuters или другим информационным агентством и получаете фотографии от гражданских журналистов, и вы хотите убедиться, что они никоим образом не были изменены, это хорошо для этого.

Но где это нехорошо, так это если вы являетесь AP или Reuters и у вас есть фотожурналист, с которым вы работаете десять лет, и, конечно, они собираются делать манипуляции: они собираются обрезать его. , контрастировать, удалять пыль и так далее, ну, тогда мы не можем отличить это от других манипуляций.Таким образом, хотя это работает в пакетном режиме, и мы можем обработать десятки тысяч фотографий изображений за пять минут, более сложный и детальный судебно-медицинский анализ, который рассматривает освещение, тени, геометрию и так далее, представляет собой гораздо более тонкий процесс — для этого требуется, чтобы аналитик действительно находился перед компьютером.

Эта технология анализа JPEG уже используется или вы все еще разрабатываете ее?

Я использую его в своей повседневной консультационной работе, но мы находимся на ранних этапах создания компании по его коммерциализации.Есть две основные аудитории: правоохранительные органы и СМИ. Мы надеемся, что к концу года у нас появится версия этого программного обеспечения.

Когда я думаю о цифровом изменении, я обычно вспоминаю аэрографию в модных журналах — технику, с помощью которой объекты фотографии выглядят тоньше или моложе. Но каковы наиболее распространенные виды подделки или переделки в фотожурналистике?

Хотя я не работаю в новостях, самые громкие примеры, которые я видел, были эстетическими.Вы делаете снимок и говорите себе: «Если бы только этого облака не было», или «Почему из головы этого парня торчит столб?», Или «Парень на этой фотографии выглядит действительно круто, и парень на этой третьей фотографии выглядит действительно круто, и они были сняты с разницей всего в несколько секунд, так что, возможно, я смогу объединить их в одно целое ». Обычно это касается композиции и эстетики, чтобы получить эффект «взрыва». Я уверен, что есть примеры, когда люди кардинально переделывают фотографии, просто полностью сфабриковав их.Но многие случаи больше похожи на то, что вы могли бы сделать это фото, это могло произойти, но вы просто не сделали этого. Однако я не защищаю эту практику — я вообще-то не думаю, что это нормально.

Недавно был замечательный пример, в [египетской ежедневной газете] Al-Ahram была фотография Мубарака, президента Обамы и нескольких других лидеров, проходящих через Белый дом. Мубарак как бы ускользнул вправо, а президент Обама был впереди, но когда Аль-Ахрам опубликовал фотографию, они вырезали Мубарака и поместили его впереди, а заголовок гласил: «Мубарак ведет мирные переговоры» или что-то.Так что вы можете возразить, что, знаете, они все были там, может быть, это просто вопрос композиции — но нет, очевидно, что это недопустимо. Но обычно многое сводится к композиции и созданию этих сексуальных и ярких фотографий. Что, вероятно, что-то говорит о состоянии фотожурналистики — чтобы материалы были опубликованы, в этих фотографиях должен быть большой «вау-фактор».

Вы случайно не знаете, учитываются ли подобные вещи на конкурсе фотографии?

Да, со мной связались по поводу нескольких фотопремий и конкурсов.В большинстве случаев из того, что я видел, это категорически запрещено. Большинство говорят, что вы можете кадрировать и, возможно, глобально контрастировать, но ничего другого не разрешено. Я действительно думаю, что большинство призов хотят остаться верными природе традиционной фотографии. Это не лучше и не хуже, но это другой набор навыков для создания составной фотографии. Набор навыков цифрового художника или графического дизайнера отличается от набора навыков фотожурналиста.

У вас есть отличная визуальная история на вашем веб-сайте, Подделка фотографий на протяжении всей истории, показывающая, что такого рода вещи происходили на протяжении сотен лет, даже несмотря на то, что методы были явно разными….

Да, изменение фотографий восходит к 1800-м годам — ​​по сути, как только началась фотография, люди начали изменять фотографии. Некоторые из этих старых просто потрясающие. Гитлер сделал это, Муссолини сделал это, Мао — все великие диктаторы сделали это.

Что они сделали?

Сталин классно вычеркивал из фотографий людей, которые впали в немилость. Это относилось также к Гитлеру и Мао; Кастро тоже это сделал. Всякий раз, когда люди злили их — это была действительно детская реакция.[ Смеется ] Но я думаю, что причина, по которой они изменили фотографии, заключалась в том, что они понимали силу фотографии. Они поняли, что если вы можете изменить фотографии, вы можете изменить историю.