Американские программисты разработали специальный алгоритм, позволяющий находить и отмечать на фотографиях людей области, “улучшенные” при помощи компьютера, а также оценивать общий вклад цифровых технологий в то или иное изображение. Свою работу Хани Фарид и Эрик Ки из Дартмутского колледжа в городе Гановер (США) опубликовали в статье в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Как отмечают авторы статьи, цифровая обработка фотографий людей в рекламных целях зачастую вызывает недовольство не только потребителей рекламируемых товаров, но и государственных органов. Фарид и Ки разработали алгоритм, позволяющий определить степень обработки фотографий и выдать ей соответствующий “индекс ретушированности”, который поможет рекламодателям и потребителям избежать проблем с оценкой реалистичности изображения.
Программисты проанализировали большинство современных технологий ретуширования с математической точки зрения и составили набор критериев, позволяющий найти следы цифровых манипуляций различного типа в готовом изображении. Алгоритм анализирует фотографию по этим критериям и выдает вывод в виде набора восьми блоков статистики, половина из которых приходится на работу с цветом и яркостью изображения, а другая – на геометрические искажения картинки.
В первую группу входят приемы по сглаживанию и увеличению резкости картинки, а также соответствие разных частей изображения друг другу с фотометрической точки зрения. В “геометрический блок” ученые занесли “улики”, свидетельствующие об искажении геометрии лица и других частей тела, которые просчитываются как отдельные объекты и как единое целое. Затем ученые собрали 468 оригинальных и ретушированных фотографий, обработали их при помощи своего алгоритма и получили математическую оценку ретушированности.
Фарид и Ки собрали примерно четыре сотни добровольцев и попросили их сравнить фотографии и дать свою оценку по шкале от одного (“очень похожих” снимков) до пяти (“абсолютно разных” изображений). После этого исследователи сопоставили мнение своих помощников с результатами работы алгоритма и вывели из этого “индекс ретушированности”. Сравнение выводов компьютера и людей позволило ученым определить те приемы, которые больше всего заметны для человеческого глаза. Победителем в этой номинации стало изменение геометрии лица, за ним следует комбинация из манипуляций с освещением и улучшения формы других частей тела.
В целом, алгоритм Фарида и Ки достаточно точно отражает мнение людей: среднее различие между оценкой компьютера и мнением человека составляет 0,3 балла из пяти. С другой стороны, не все виды “украшательства” распознаются верно – к примеру, программа никак не прореагировала на появление отсутствующих зубов в челюстях пожилого человека, в отличие от добровольных помощников программистов.
Исследователи полагают, что рекламные агентства могут использовать этот индекс для обозначения реалистичности изображения фотомоделей, чтобы избежать конфликтов с государственными контролирующими органами и рядовыми потребителями.
Американские программисты разработали специальный алгоритм, позволяющий находить и отмечать на фотографиях людей области, “улучшенные” при помощи компьютера, а также оценивать общий вклад цифровых технологий в то или иное изображение. Свою работу Хани Фарид и Эрик Ки из Дартмутского колледжа в городе Гановер (США) опубликовали в статье в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Как отмечают авторы статьи, цифровая обработка фотографий людей в рекламных целях зачастую вызывает недовольство не только потребителей рекламируемых товаров, но и государственных органов. Фарид и Ки разработали алгоритм, позволяющий определить степень обработки фотографий и выдать ей соответствующий “индекс ретушированности”, который поможет рекламодателям и потребителям избежать проблем с оценкой реалистичности изображения.
Программисты проанализировали большинство современных технологий ретуширования с математической точки зрения и составили набор критериев, позволяющий найти следы цифровых манипуляций различного типа в готовом изображении. Алгоритм анализирует фотографию по этим критериям и выдает вывод в виде набора восьми блоков статистики, половина из которых приходится на работу с цветом и яркостью изображения, а другая – на геометрические искажения картинки.
В первую группу входят приемы по сглаживанию и увеличению резкости картинки, а также соответствие разных частей изображения друг другу с фотометрической точки зрения. В “геометрический блок” ученые занесли “улики”, свидетельствующие об искажении геометрии лица и других частей тела, которые просчитываются как отдельные объекты и как единое целое. Затем ученые собрали 468 оригинальных и ретушированных фотографий, обработали их при помощи своего алгоритма и получили математическую оценку ретушированности.
Фарид и Ки собрали примерно четыре сотни добровольцев и попросили их сравнить фотографии и дать свою оценку по шкале от одного (“очень похожих” снимков) до пяти (“абсолютно разных” изображений). После этого исследователи сопоставили мнение своих помощников с результатами работы алгоритма и вывели из этого “индекс ретушированности”. Сравнение выводов компьютера и людей позволило ученым определить те приемы, которые больше всего заметны для человеческого глаза. Победителем в этой номинации стало изменение геометрии лица, за ним следует комбинация из манипуляций с освещением и улучшения формы других частей тела.
В целом, алгоритм Фарида и Ки достаточно точно отражает мнение людей: среднее различие между оценкой компьютера и мнением человека составляет 0,3 балла из пяти. С другой стороны, не все виды “украшательства” распознаются верно – к примеру, программа никак не прореагировала на появление отсутствующих зубов в челюстях пожилого человека, в отличие от добровольных помощников программистов.
Исследователи полагают, что рекламные агентства могут использовать этот индекс для обозначения реалистичности изображения фотомоделей, чтобы избежать конфликтов с государственными контролирующими органами и рядовыми потребителями.
