Miércoles 19/12/2018.

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Adobe trabaja en un 'software' basado en IA para identificar las imágenes manipuladas

Adobe está desarrollando técnicas para la identificación de imágenes manipuladas, como el uso de secuencias RGB o un filtro de ruido, capaces de analizar el rastro dejado por el usuario en una imagen mediante el uso del aprendizaje profundo.

Adobe trabaja actualmente con tecnologías como la inteligencia artificial (IA) para aumentar la confianza y autenticidad en los medios digitales, según ha informado la compañía en un comunicado.

El científico investigador senior de Adobe, Vlad Morariu, se inició en el ámbito de la detección de manipulación de imágenes en el año 2016 con el programa DARPA Media Forensics. Morariuv considera que la IA y el aprendizaje automático podrían utilizarse para detectar de modo más "rápido, fácil y fiable" si una imagen digital ha sido manipulada o no, y, en caso de ser afirmativo, conocer qué aspectos se modificaron en concreto, como ha compartido la compañía.

Vlad hace referencia a estas nuevas ténicas en el documento titulado 'Aprendizaje de características enriquecidas para la detección de manipulación de imágenes'.

El autor habla sobre las tres técnicas más comunes de manipulación: el empalme, en el que se combinan elementos de dos imágenes diferentes; copiar-mover, en la que los elementos de una misma fotografía se trasladan de un lugar a otro o se clonan; y eliminación, técnica con la que se suprime un objeto de una instantánea y se rellena el hueco.

Vlad explica que cuando una imagen es manipulada se dejan pistas, como fuertes bordes de contraste, áreas deliberadamente alisadas o diferentes patrones de ruido, que pueden ser estudiadas para conocer las modificaciones realizadas. Estos elementos no son visibles para el ojo humano, pero sí son detectables mediante análisis detallados de cada pixel o haciendo uso de filtros que resaltan los cambios.

En este sentido, en su investigación se utilizaron decenas de miles de ejemplos de imágenes manipuladas para 'entrenar' una red neuronal de aprendizaje profundo capaz de reconocer la manipulación con la combinación de dos técnicas distintas.

La primera de las ténicas emplea una secuencia RGB, que consiste en cambios en los valores de color rojo, verde o azul de los píxeles, para detectar manipulaciones.

El segundo sistema de detección aplica un filtro de flujo de ruido. El ruido de la imagen consiste en una variación aleatoria del color y el brillo de una imagen y muchas fotografías o cámaras poseen un patrón de ruido único, por lo que existe la posibilidad de identificar incoherencias de ruido en una imagen, siendo más fácil su detección cuando se fusionan elementos de dos o más fotografías.

Ambas técnicas aún son mejorables y pueden cometer errores, pero responden cuestiones de autenticidad de una manera más efectiva que otras herramientas. Vlad ha añadido que en fases más avanzadas del proyecto se podría ampliar su algoritmo para incluir otras técnicas capaces de identificar manipulación, como diferencias en la iluminación o la compresión en los archivos digitales.

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