Adobe Dùng AI Để Phát Hiện Hình Ảnh Có Photoshop Hay Không

26 Tháng Sáu 20182:33 SA(Xem: 15669)
Adobe Dùng AI Để Phát Hiện Hình Ảnh Có Photoshop Hay Không
Adobe Dùng AI Để Phát Hiện Hình Ảnh Có Photoshop Hay Không

Khoảng cuối tháng 06/2018, một số nguồn tin cho biết, Adobe muốn dùng trí thông minh nhân tạo AI để tự động phát hiện ra được đâu là hình ảnh chụp thật, đâu là ảnh đã bị chỉnh sửa.

 

Tại hội nghị công nghệ nhận diện hình ảnh bằng máy tính CVPR, Adobe đã giới thiệu khái quát về cách công nghệ máy học machine learning thay thế con người trong việc điều tra ảnh đã qua chỉnh sửa một cách nhanh chóng hơn. Hiện cách làm chi tiết vẫn chưa được công bố, hãng chỉ tiết lộ rằng dự án vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, trong tương lai nó có thể đảm nhận vai trò phát triển công nghệ giúp theo dõi và xác thực tính chân thật của các nội dung số.

 

Đã có nhiều công cụ để giúp điều tra một hình ảnh đã qua chỉnh sửa hay chưa, tuy nhiên nó đến từ bên thứ ba, còn Adobe chưa bao giờ phát hành một công cụ chính thức nhằm xác định hình ảnh giả, ghép. Tuy nhiên, hãng đã từng dùng công nghệ để hỗ trợ quá trình điều tra của các cơ quan thực thi pháp luật, chẳng hạn như dùng công nghệ điều tra hình ảnh để tìm trẻ thất lạc,… cho thấy hãng đã chuẩn bị cho một mảng điều tra bằng công nghệ số.

 

Được biết, công cụ của Adobe sẽ dùng machine learning để nhận diện 3 kiểu chỉnh sửa hình ảnh gồm ghép nối (2 phần của 2 bức ảnh khác nhau được ghép lại), nhân bản (các đối tượng trong một ảnh được sao chép và dán lại) và loại bỏ (một vật thể được xóa đi khỏi ảnh). Để xác định được các kiểu chỉnh ảnh, các chuyên gia điều tra kỹ thuật số sẽ dựa vào các bằng chứng ẩn chứa trong từng lớp của hình ảnh.

 

Khi các thành phần trong lớp bị tinh chỉnh sẽ để lại một dạng dấu vết nào đó, giống như sự bất hợp lý trong các biến số về màu sắc, độ sáng vốn được tạo ra ngẫu nhiên bởi cảm biến ảnh, cụ thể như noise. Khi ghép 2 bức ảnh khác nhau lại làm một, hoặc chép một vật thể từ vùng này sang vùng khác của ảnh, phần nhiễu của background sẽ không thể nào đồng nhất được. Và dựa vào đó có thể xác định được hình ảnh đã qua chỉnh sửa.

 

Để làm được điều đó, trước tiên, Adobe phải dùng một cơ sở dữ liệu rất lớn chứa những hình ảnh đã qua chỉnh sửa để dạy cho AI. Từ đó, nó sẽ có thể học được những mô hình chung, nhằm xác định tính chân thật của những hình ảnh mới mà nó sẽ gặp về sau.

5140Vote
466Vote
367Vote
255Vote
126Vote
3.7354
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
19 Tháng Sáu 2018
Samsung đã có chip xử lý riêng của hãng là Exynos, và có vẻ như hãng sẽ tiếp tục nghiên cứu GPU để sử dụng trên các smartphone tương lai, nhằm tối ưu khả năng đồng bộ phần cứng và phần mềm.
19 Tháng Sáu 2018
Khoảng giữa tháng 06/2018, trang Forbes trích dẫn từ một nguồn tin mật từ hãng sản xuất phụ kiện Olixar khẳng định rằng dự án sản xuất iPhone SE 2 đã bị Apple huỷ bỏ, dù trước đó, chính công ty đã đăng tải bản vẽ CAD thiết kế của chiếc điện thoại iPhone SE 2.
19 Tháng Sáu 2018
Khoảng giữa tháng 06/2018, trong một cuộc họp với Hội đồng Vũ trụ Quốc gia, Tổng thống Mỹ Donald Trump đã yêu cầu Bộ Quốc phòng và Lầu Năm Góc thành lập Lực lượng Vũ trụ Space Force – nhánh thứ 6 của lực lượng vũ trang Mỹ.
19 Tháng Sáu 2018
Nhiều nhà nghiên cứu đã thử tìm cách dự đoán kết quả của mùa World Cup 2018. Nhiều công ty đã sử dụng các nhà thống kê chuyên nghiệp để phân tích cơ sở dữ liệu để định lượng xác suất kết quả của các trận đấu. Một cách ước tính khá tốt là kết hợp những tỷ lệ cược lấy từ những người đặt cược, trong đó Brazil là đội được yêu thích nhất, với xác suất thắng World Cup là 16.6%, theo sau là Đức 12.8% và Tây Ban Nha 12.5%.
19 Tháng Sáu 2018
World Cup 2018 là một mùa lễ hội lớn đối với những người hâm mộ bóng đá trên toàn cầu, nhưng cũng có không ít kẻ xấu đã tận dụng cơ hội để kiếm lợi phi pháp.
18 Tháng Sáu 2018
Khi đang lái xe, sẽ có nhiều trường hợp phiền nhiễu bất khả kháng cản trở như một người đi bộ không tuân thủ đèn giao thông và lao qua đường bất ngờ. Trong những trường hợp bất ngờ, đa số các xe tự lái sẽ không thể kịp phản ứng.