Photoshop

Se, da un lato, Adobe Photoshop è uno strumento software che ha fatto esplodere la creatività e la grafica digitale, dall’altro questa tecnologia ha determinato anche delle implicazioni etiche: il fotoritocco è diventato onnipresente e i contenuti falsi sono diventati un problema serio e sempre più urgente.

Adobe ne è consapevole e l’azienda si impegna direttamente nel trovare nuovi modi per un utilizzo responsabile di queste tecnologie, allo scopo di far crescere la fiducia e l’autorevolezza dei media digitali. E, naturalmente, questi metodi innovativi non possono che essere cercati esplorando continuamente nuove tecnologie, quali l'intelligenza artificiale.

I ricercatori Adobe Richard Zhang e Oliver Wang, insieme ai loro collaboratori di Berkeley Sheng-Yu Wang, Andrew Owens e il professor Alexei A. Efros, hanno sviluppato un metodo per rilevare le modifiche alle immagini realizzate utilizzando la funzione Fluidifica in base al volto di Photoshop.

L’azienda sottolinea che questa collaborazione tra Adobe Research e UC Berkeley è ancora nelle sue fasi iniziali, potrebbe essere tuttavia un passo in avanti verso la democratizzazione dell’image forensics, la scienza di scoprire e analizzare i cambiamenti apportati alle immagini digitali.

Questa nuova ricerca fa parte di un più ampio sforzo di Adobe per poter rilevare meglio le manipolazioni di immagini, video, audio e documenti. In passato, la ricerca di Adobe si è focalizzata sulla rilevazione della manipolazione delle immagini da splicing, clonazione e rimozione, mentre quest’ultima iniziativa si incentra sulla funzione Face Aware Liquify (Fluidifica in base al volto) di Photoshop, poiché essa è divenuta un’opzione popolare per la regolazione delle caratteristiche del viso, come anche per apportare modifiche alle espressioni facciali.

Gli effetti di questa funzione possono essere anche molto lievi, il che, sottolinea Adobe, ha reso questo progetto un test case di particolare interesse, nella sua finalità di rilevare sia le modifiche più drastiche che quelle più tenui ai volti.

Deep learning per rilevare le manipolazioni

La nuova ricerca è inscritta, spiega Adobe, all’interno di alcune domande fondamentali: È possibile creare uno strumento in grado di identificare i volti manipolati in modo più affidabile rispetto a quanto riescono a fare gli umani?

Questo strumento può decodificare le specifiche modifiche apportate all'immagine? È possibile annullare tali modifiche per visualizzare l'originale?

Mediante il training di una rete neurale convoluzionale (CNN, Convolutional Neural Network), un tipo di deep learning, il progetto di ricerca è in grado di riconoscere le immagini alterate dei volti. I ricercatori hanno creato un ampio set di immagini di training, mediante lo scripting di Photoshop, con l’impiego della funzione Face Aware Liquify su migliaia di foto da Internet.

Un sottoinsieme di quelle foto è stato scelto a caso per il training. Inoltre, è stato assunto un artista che alterasse immagini che sono state poi mischiate nel data set. Questo elemento di creatività umana ha ampliato la gamma di alterazioni e tecniche utilizzate per la serie di test, oltre a quelle generate sinteticamente.

I ricercatori hanno poi iniziato, mostrando coppie di immagini, originale e alterazione, a delle persone che sapevano che uno dei due volti era alterato. Gli occhi umani sono stati in grado di identificare il volto alterato il 53% delle volte. Invece, nel corso di una serie di esperimenti, lo strumento basato su una rete neurale ha raggiunto risultati fino al 99%.

Lo strumento ha anche identificato aree specifiche e metodi di deformazione facciale. Nell'esperimento, spiega Adobe, lo strumento ha ripristinato le immagini alterate in base al suo calcolo di quale fosse il loro stato originale, con risultati che hanno colpito anche i ricercatori stessi.

Naturalmente, sottolineano i ricercatori, l’idea di un magico ”undo” universale per ripristinare le modifiche delle immagini è ancora molto lontana dalla realtà. Tuttavia, c’è motivo di esplorare ulteriormente quest'area di ricerca.

Come lo stesso Gavin Miller, a capo di Adobe Research, evidenzia, questa ricerca sembra essere un passo importante nella possibilità di rilevare alcuni tipi di modifica delle immagini e anche la funzionalità di annullare le modifiche ha funzionato sorprendentemente bene.

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