Существует несколько способов [попытаться] определить достоверность изображения в отношении того, представляет ли оно уникальный снимок одной сцены:
Несоответствия уровня данных изображения
Некоторые операции обработки приводят к контрольным «сигнатурам», внедренным в данные, которые часто невидимы для глаз, но могут быть идентифицированы статистическим анализом. Лучший пример этого - сжатие изображений с потерями, например JPEG. JPEG работает в частотной области, удаляя частоты, которые ниже определенного порога, в зависимости от уровня сжатия. Таким образом, если изображение содержит отдельные области с различными образцами пропущенных частот, то весьма вероятно, что оно состоит из отдельных изображений, которые ранее были сохранены с различными уровнями сжатия. Этот метод не будет работать в случае высококачественных исходных изображений или когда композит сохраняется при гораздо более высоком уровне сжатия.
Повторное содержание изображения
Обычный метод удаления объектов работает путем копирования окружающих областей, чтобы что-то скрыть. Определение областей изображения, которые идентичны другим областям, является верным признаком фальсификации. Даже если сцена содержит подлинные повторяющиеся детали, они будут отличаться по внешнему виду из-за масштаба / перспективы / освещения / шума. Хорошим примером этого является изображение запуска иранской ракеты, в котором ракеты клонируются, чтобы казаться более многочисленными:
http://mattgrum.com/medium.jpg
Непоследовательное освещение / перспектива
Некоторые изображения невозможны из-за несоответствий в направлении освещения, т. Е. Если сцена четко освещена слева и один объект отбрасывает тень влево (к источнику света), то, скорее всего, объект был добавлен искусственно. Аналогично с точки зрения, если вы можете видеть верх одного объекта, но не другого, они либо не параллельны, либо один был скомпонован. Этот тип анализа может быть сложным, когда имеется много источников света или если другие части сцены обманчиво (поверхности предполагаются плоскими, если они не являются). Фотографии посадки на Луну были связаны с тем, что тени были в разных направлениях, однако направления теней могут отличаться, когда они находятся близко к источнику света или когда поверхности, принимающие тени, не параллельны (например, неровная лунная поверхность). Аналогичным образом, анализ перспективы может потерпеть неудачу, если определенные предположения (например, объекты имеют одинаковый размер, стены имеют одинаковые размеры и т. Д.) Неверны. Вот знаменитый пример, следующее изображение не подправлено:
http://mattgrum.com/Ames.jpg
выглядит просто неправильно
Это самый распространенный и порой наименее надежный метод. Мозг привык видеть реальную * информацию об изображении из глаз. Что-то на изображении не выглядит реальным, оно провалило внутреннее сопоставление с образцом. Это может быть тонкое несоответствие освещения, это может быть очевидный контур или какое-то необычное затенение. Первая причина, по которой этот подход ненадежен, заключается в том, что камеры работают не так, как глаз. Вторая причина заключается в том, что теперь люди привыкли к мысли, что изображениями обычно манипулируют, и часто будут искать несоответствия, которых нет, они будут подвергаться избыточному анализу, и все, что выглядит «странным», будет рассматриваться как свидетельство для манипулирования.
Психология / здравый смысл
Наконец, вы должны спросить себя, существует ли какой-либо мотив для манипуляции. Потенциальный преступник может что-то выиграть? Можно ли предположить, что фотография не настоящая? Посадки на Луну являются еще одним примером этого - возможно ли, что число людей, которые были вовлечены, смогли так долго молчать?
Ни один из этих методов (кроме, возможно, несогласованности в перспективе) не применим к реальным, не подвергнутым манипуляциям фотографиям сцен, которые сами являются фальшивыми или сфотографированы таким образом, чтобы обмануть зрителя. Хорошим примером этого являются известные Cottingley_Fairies изображения. В этом случае фотографии были подлинными, но феи были сделаны из карты!