أدوات تساعدك على اكتشاف الصور المعدلة بالذكاء الاصطناعي
أصبحت الصور المعدلة والصور المستخدمة دون موافقة شائعة هذه الأيام، وتحديد مدى صحة الصورة أمرًا صعبًا للغاية مع ظهور الذكاء الاصطناعي، ولكن مع الأدوات الحديثة يمكن اكتشاف طريق إجراء عمليات بحث عكسية عن الصور وطرق أخرى.
التعرف على الصور المعدلة
التعرف على الصور، والمعروف أيضًا باسم رؤية الكمبيوتر، هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي الذي يركز على قدرة أجهزة الكمبيوتر على تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور أو مقاطع الفيديو، وفق «فوربس».
تستخدم أنظمة التعرف على الصور خوارزميات معقدة وشبكات عصبية عميقة لمعالجة وتحليل البيانات على مستوى البكسل في الصور، واستخراج معلومات ذات معنى مثل الأشكال والألوان والأنسجة والعلاقات المكانية. يمكن لهذه الأنظمة أيضًا معرفة ما إذا كان قد تم إنتاج الملفات باستخدام منشئ صور يعمل بالذكاء الاصطناعي أم لا.
أفضل الأدوات في اكتشاف الصور المعدلة
تحليل البيانات الوصفية
افحص البيانات الوصفية للصورة، والتي تتضمن معلومات مثل التاريخ والوقت ونوع الكاميرا وبرامج التحرير المستخدمة. يمكن أن تكون التناقضات أو البيانات المفقودة مؤشرات على معالجة الصور.
تحليل مستوى الخطأ (ELA)
قم بتطبيق ELA، وهي تقنية تسلط الضوء على مناطق الصورة التي ربما تم تحريرها عن طريق الكشف عن الاختلافات في مستويات الضغط. غالبًا ما تظهر التعديلات كمناطق ذات مستويات خطأ مختلفة مقارنة ببقية الصورة.
فحص الضغط
قم بتحليل تأثيرات الضغط، مثل السواد أو الرنين، والتي يمكن أن تظهر في المناطق المحررة حيث تم تغيير الصورة.
اكتشاف الإضاءة غير المتناسقة
ابحث عن التناقضات في الإضاءة والظلال داخل الصورة. قد لا تتطابق الأجزاء المحررة مع ظروف الإضاءة الأصلية أو تلقي ظلالاً واقعية.
تحليل الضوضاء
قم بدراسة أنماط الضوضاء في الصورة، حيث أن التعديلات غالبًا ما تؤدي إلى تناقضات في الضوضاء. يمكن أن يساعد تحليل مستويات وأنماط الضوضاء في تحديد المناطق التي يتم التلاعب بها.
فحص الحواف والحدود
ركز على الحواف والحدود بين المناطق المحررة وغير المحررة. يمكن أن تشير التحولات غير المتساوية أو التغييرات المفاجئة أو المزج غير الطبيعي إلى التلاعب.
تحليل المحتوى
استخدم محركات البحث العكسي عن الصور أو قواعد البيانات للتحقق مما إذا كانت الصورة تتطابق مع الإصدارات المعروفة وغير المحررة لنفس الصورة.
تناسق البكسل
قارن تناسق البكسلات في أجزاء مختلفة من الصورة. يجب أن تعرض المناطق غير المحررة تناسقًا أكبر في قيم البكسل مقارنة بالمناطق المحررة.
فحص بيانات Exif
قم بمراجعة بيانات Exif، وخاصة قسم "إجراءات Photoshop" أو "السجل"، والذي يمكن أن يكشف معلومات حول خطوات التحرير المتخذة على الصورة.
كشف العلامة المائية الرقمية
تحقق من وجود علامات مائية رقمية أو توقيعات قد يقوم المصورون أو منشئو المحتوى بتضمينها في صورهم الأصلية.
نماذج التعلم العميق
استخدم نماذج التعلم العميق المدربة خصيصًا لاكتشاف التلاعب بالصور. يمكن للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) أن تتعلم كيفية التعرف على التعديلات الدقيقة من خلال تحليل الأنماط والتناقضات.
Blockchain والتوقيعات المشفرة
استكشف استخدام تقنيات blockchain والتشفير للتحقق من صحة الصور وسلامتها، مما يجعل من الصعب التحرير غير المصرح به.
أقرا أيضا: ظاهرة فلكية نادرة لأول مرة في الكويت منذ 33 عامًا
