挑選一張偽造的照片是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，即使在識(shí)別出細(xì)節(jié)之后，有些照片還是會(huì)欺騙專家。如果從源頭（相機(jī)）開始拾取假圖片的過程真的不是很方便嗎？嗯，這就是紐約大學(xué)丹頓工程學(xué)院的一項(xiàng)新研究表明的。

如果攝像機(jī)變得智能化，則可以幫助其他機(jī)器學(xué)習(xí)程序識(shí)別圖像是否變形。研究人員還發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)將計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)假貨的準(zhǔn)確性從45%提高到90%。

新方法涉及重新成像相機(jī)處理信息以曝光圖片的方式。相機(jī)會(huì)在圖像中產(chǎn)生獨(dú)特的偽像，以后軟件可以使用該偽像來評(píng)估圖像是否被更改。

研究人員說，與傳統(tǒng)方法不同，如果縮小圖像尺寸，該軟件不會(huì)受到欺騙。當(dāng)添加到照片本身時(shí)，用于檢測(cè)操作程序的AI程序?qū)⒈仍缙谑褂玫募夹g(shù)更加精確。

有什么收獲

然而，看來可行的是，這里用作數(shù)字水印的偽像降低了圖像質(zhì)量。在相機(jī)和鏡頭制造商試圖減少偽像的同時(shí)，研究人員再次制造了偽像。

該小組表示，他們未來的研究將尋找在不降低圖像質(zhì)量的前提下合并這些數(shù)字水印的方法。同樣，要使用這種方法，相機(jī)制造商必須同意在其設(shè)備中實(shí)現(xiàn)偽影。

隨著制造商準(zhǔn)備用每一種新型號(hào)生產(chǎn)質(zhì)量更高的優(yōu)質(zhì)相機(jī)，故意添加偽影對(duì)于許多人來說似乎是一筆大買賣。

當(dāng)然可以。使用軟件而不是人眼識(shí)別偽造的圖像將遏制網(wǎng)絡(luò)上流傳的偽造圖像。由于虛假圖片的傳播，社交媒體是受影響最大的地方。該方法也可以添加到這些平臺(tái)以減少假新聞。