La edición y manipulación de imágenes no es algo nuevo. Se viene haciendo hace muchos años, incluso antes de que apareciera la fotografía digital. Sin embargo, no es un misterio que en la era actual es mucho más fácil, porque hay un gran número de aplicaciones y programas para editar, sin contar con los filtros que hay en las redes sociales.
Una de las herramientas más reconocidas y usadas para editar fotos, tanto a nivel profesional como amateur, es Photoshop. El software de Adobe lleva 29 años ayudando a componer, editar y arreglar imágenes. Muchas de esas ediciones tiene un fin engañoso, por lo que siempre se ha hecho un esfuerzo por tratar de identificar cuando una imagen ha sufrido algún tipo de manipulación.
Adobe lo saben y, para garantizar la veracidad de una imagen, sobre todo cuando se usa con fines poco benévolos, han estado trabajando desde hace años en distintas herramientas que ayuden a identificar fotos manipuladas.
Hay un poco de imagen en tu edición
En su blog, en una entrada de 2018, explicaron que Vlad Morariu, investigador científico de Adobe, viene trabajando desde 2016 en tecnologías para detectar la manipulación de imágenes de manera fácil, confiable y rápida, como parte del programa Darpa Media Forensics, por medio de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.
Para ello, se enfocaron en tres técnicas de manipulación, que son las más comunes: «empalmes, con el que se combinan partes de dos imágenes diferentes; copiar y mover, con el que los objetos en una fotografía se clonan o mueven de un lugar a otro, y la eliminación, que se usa para eliminar un objeto en la foto y rellenarla», explica Morariu en la entrada del blog.
New work by an @AdobeResearch scientist and collaborators shows a promising approach to detect tampered regions of manipulated images using a two-stream #NeuralNetwork. #AI @Adobe https://t.co/j2MJQnkzqr pic.twitter.com/JnJFRLJqr7
— Adobe Research (@AdobeResearch) July 31, 2018
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La manipulación de una imagen deja pistas que se pueden estudiar por medio de un análisis detallado de pixeles o aplicando filtros que resalten los cambios, a pesar de que no sean fáciles de detectar para el ojo humano. Ese trabajo lo puede llevar a cabo una IA, que puede identificar el tipo de modificación usada y resaltar el área de la foto que fue editada.
«Usando decenas de miles de ejemplos de imágenes conocidas y manipuladas, entrenamos con éxito una red neuronal de aprendizaje profundo para reconocer la manipulación de imágenes, fusionando dos técnicas distintas en una red para beneficiarse de sus capacidades de detección complementarias», explicó Morariu en el blog.
La primera técnica usa un flujo RGB, que cambia los valores de color rojo, verde y azul, para detectar la manipulación. El segundo es un filtro de ruido. Muchas fotos y cámaras tienen patrones de ruido únicos, así que, al estudiar ese aspecto detalladamente, se pueden identificar áreas modificadas.
Qué rostro tan editado tienes
Pero ahí no se detuvo el trabajo de Adobe para crear herramientas que ayuden a identificar una imagen manipulada, para permitirles a las personas confiar en las imágenes que ven. Así que los investigadores Richard Zhang y Oliver Wang, junto con colaboradores de la UC Berkeley, Sheng-Yu Wang, Andrew Owens y Alexei Efros, desarrollaron un método para detectar ediciones en diferentes imágenes.
Para ello usaron la función Face Aware Liquify de Photoshop, una herramienta que se usa para identificar automáticamente las características faciales para cambiarlas y mejorarlas. Por ejemplo, se puede hacer mucho más exagerada una expresión, como se explica en la página web de Adobe.
Gavin Miller, our Head of @AdobeResearch, was featured in @lexfridman's MIT AI Podcast. Gavin and Lex spoke about poetry, robots, and the work our @Adobe research team is doing in AI. Check out the hour-long episode! #AI #Creativity https://t.co/sqTNwJDoB3 pic.twitter.com/F3eDvuH26C
— Adobe Research (@AdobeResearch) June 19, 2019
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Con esa herramienta entrenaron una red neuronal convulcional, con el fin de reconocer imágenes de rostros alteradas. Los investigadores usaron miles de imágenes extraídas de Internet y usaron el Face Aware Liquify –además de la mano de un artista para imprimirle el factor humano– para alterarlas y crear un gran conjunto de imágenes con las que capacitaron la red neuronal.
La red neuronal debe ser capaz de desempeñarse mejor que el ojo humano para que sea útil. Por eso le mostraron una foto original y una manipulada a un grupo de personas. Ellos pudieron identificar una cara alterada el 53% de las veces, mientras que la red neuronal lo logró en el 99% de las oportunidades.
Según el blog de Adobe, su trabajo para ayudar a mejorar la detección de imágenes manipuladas apenas comienza y seguirán desarrollando nuevas herramientas que ayuden a que las personas no sean engañadas con las fotos con las que se encuentra a diario.
Imágenes: Adobe y Dusanpetkovic (vía: iStock)
