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Un algorithme identifiera les images retouchées et évaluera leur proximité avec la réalité – High-teK.ca

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Les images manipulées ne figurent peut-être pas trop haut sur votre liste des maux du monde, mais elles ont un effet étonnamment profond sur nous. UN photoshopé Une photo d’un modèle pourrait nous inciter à acheter quelque chose que nous n’achèterions pas normalement, tandis qu’une image manipulée d’une zone de guerre pourrait avoir un effet considérable sur la perception du public ou la politique gouvernementale. Nous avons été formés pour accepter ce que nous voyons comme étant vrai – ou du moins plus vrai que ce que nous lisons ou entendons – de sorte que l’effet de la retouche d’image est souvent démesuré. Les professionnels de la criminalistique numérique à Dartmouth développent un logiciel qui sera capable non seulement d’identifier les images modifiées (c’est un vieux chapeau à ce stade) mais aussi de classer le niveau de retouche appliqué.

Les chercheurs du projet, Hany Farid et Eric Kee, ont conçu leur algorithme pour pouvoir classer les images de 1 à 5 afin de déterminer si elles sont légèrement modifiées ou fortement modifiées. Un tel classement, s’il est rendu disponible, pourrait permettre à une personne de mieux comprendre la nature d’une image et de définir des attentes plus rationnelles quant à ce que serait le sujet dans la vraie vie (non, ils ne sont vraiment pas si maigres/grands/beau) . Le classement numérique est basé sur les réactions enregistrées de sujets de test humains utilisant le Mechanical Turk d’Amazon, de sorte que les modifications que nous percevons comme étant plus intenses augmenteront la note plus que quelque chose de moins substantiel (disons une perte de poids spectaculaire par opposition à l’élimination d’une peau défaut).

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Des exemples avant-après sont disponibles sur Farid’s Darmouth placer. Ici, nous pouvons voir toutes les images d’humanisation des célébrités auxquelles vous vous attendez, ainsi que quelques photos de filtres sur l’image modifiée. Celles-ci montrent clairement que des modifications ont été apportées et, qu’elles fonctionnent comme l’algorithme ou non, elles nous donnent une idée de la manière dont les modifications peuvent être détectées.

Le plan le plus à droite ci-dessous, le SSIM analyse, montre les zones éditées sous la forme d’une carte thermique basée sur le traitement des données d’image. La partie intelligente de cet algorithme est qu’il ne détecte pas simplement le changement ou ne calcule pas la quantité de changement, mais peut classer la perception des changements apportés et donc, dans une certaine mesure, l’effet potentiel sur le spectateur.

images filtrées

Leur document de recherche note que leur algorithme (ou un similaire) pourrait être utilisé pour créer un système de notation à l’échelle de l’industrie qui pourrait automatiquement classer les images et donner de la transparence aux lecteurs et aux éditeurs sur son niveau d’édition. C’est évidemment une entreprise ambitieuse, d’autant plus que ces images sont toutes éditées pour une raison ou une autre. Ces raisons conduiront inévitablement à un refus des annonceurs et des éditeurs qui trouvent que le photoshop est beaucoup plus rentable que de trouver des modèles sans défaut et des paysages spectaculairement parfaits.

En plus de la retouche photo, Farid a fait des recherches sur l’art médico-légal, la stéganographiela neurochirurgie guidée par l’image et un certain nombre d’autres domaines où les données d’image peuvent être traitées et utilisées pour renvoyer une analyse avancée.

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Papier (PDF), passant par NYT

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