PHOTOSHOP-DA SKRIPT YARATISH ORQALI FOTOSHOP QILINGAN YUZLARNI ANIQLASH
Keywords:
Manipulyatsiya qilishngan tasvir, haqiqiy tasvir, soxta tasvir, raqamli tahrirlash, ranglarni moslashtirish, ranglarni aralashtirish, degeneratsiya.Abstract
Aksariyat zararli foto manipulyatsiyalar Adobe Photoshop kabi standart tasvirni tahrirlash vositalari yordamida yaratilgan. Biz Photoshop-ning o‘zini skript qilish orqali avtomatik ravishda yaratilgan soxta tasvirlardan foydalangan holda o‘rgatilgan model yordamida juda mashhur Photoshop manipulyatsiyasini - inson yuzlariga qo‘llaniladigan tasvirning o‘zgarishini aniqlash usulini taqdim etamiz. Biz ko‘rsatamizki, bizning modelimiz manipulyatsiya qilingan tasvirlarni tanib olish vazifasida odamlardan ustundir, tahrirlarning aniq joylashuvini oldindan aytib bera oladi va ba’zi hollarda asl, tahrirlanmagan tasvirni qayta tiklash uchun manipulyatsiyani "bekor qilish" uchun ishlatilishi mumkin. Biz tizimni rassom tomonidan yaratilgan haqiqiy tasvir manipulyatsiyalariga muvaffaqiyatli qo‘llash mumkinligini ko‘rsatamiz.
References
Haddan tashqari yuzni sozlang Xususiyatlari.https://helpx.adobe.com/photoshop/how-to/face-aware- liquify.html.3
Facetune 2. https://https://www.facetuneapp.com/.8
Snap Inc tomonidan Lens studio. https://lensstudio.snapchat.com/.8
Shruti Agarval va Xani Farid. Jpeg chuqurchalaridan foto sud tibbiyoti. 2017 yilda Axborot ekspertizasi va xavfsizligi (WIFS) bo‘yicha IEEE seminari, 1–6-betlar. IEEE, 2017 yil.2
Irene Amerini, Tiberio Urikkio, Lamberto Ballan va Roberto Kaldelli. Ko‘p domenli konvolyutsion neyron tarmoqlar orqali jpeg ikki tomonlama siqishni lokalizatsiyasi. Proc.da. Media sud ekspertizasi bo‘yicha IEEE CVPR seminari, 2017.2
Hadar Averbux-Elor, Daniel Koen-Or, Yoxannes Kopf,va Maykl F Koen. Portretlarni jonlantirish. Grafika bo‘yicha ACM tranzaksiyalari (TOG), 36 (6): 196, 2017.5,7
Aayush Bansal, Shugao Ma, Deva Ramanan va Yaser Shayx. Qayta ishlash: nazoratsiz videoni qayta yo‘naltirish. ECCVda, 2018 yil.1
MauroBarni, Luka Bondi, Nikolo‘ Bonettini, Paolo Bestagini, Andrea Kostanso, Marko Maggini, Benedetta Tondi va Stefano Tubaro. Konvolyutsion neyron tarmoqlari yordamida tekislangan va tekislanmagan juft jpegni aniqlash. Journal of Visual Communication and Image Representation, 49:153–163, 2017.2
Luka Bondi,Silvia Lameri, Devid Guera, Paolo Bestagini, Edvard J. Delp va Stefano Tubaro. Kameraga asoslangan cnn xususiyatlarini klasterlash orqali buzishni aniqlash va mahalliylashtirish. 2017 yilda IEEE konferentsiyasi kompyuterda ko‘rish va naqshlarni aniqlash bo‘yicha seminarlar (CVPRW), sahifalar 1855–1864. IEEE, 2017.2
Karolin Chan, Shiri Ginosar, Tingxuy Chjou va Aleksey A Efros. Endi hamma raqsga tushsin. arXiv preprint arXiv: 1808.07371, 2018 yil.1
Jiansheng Chen, Xiangui Kang, Ye Liu va Z Jeyn Vang. Konvolyutsion neyron tarmoqlariga asoslangan median filtrlash kriminalistikasi. IEEE Signal Processing Letters, 22(11):1849–1853, 2015.2
Fransua Chollet.Xception: Chuqur ajraladigan konvolyutsiyalar bilan chuqur o‘rganish. CVPRda, 2017 yil.5
Xoni Farid. Foto ekspertiza. MIT Press, 2016.1,2
Minyoung Xu, Endryu Liu, Endryu Ouens va Aleksey A Efros. Soxta yangiliklarga qarshi kurash: o‘rganilgan o‘z-o‘zidan izchillik orqali tasvirni ajratish. ECCVda, 2018 yil.2,4,5
Micah K Jonson va Hany Farid. Raqamli qalbakilikni ko‘zdagi yorqin nuqtalar orqali fosh qilish. Ma’lumotni yashirish bo‘yicha xalqaro seminarda, 311–325-betlar. Springer, 2007 yil.2
Hyeongwoo Kim, Pablo Carrido, Ayush Tevari, Weipeng Xu, Justus Thies, Mattias Niessner, Patrik Peres, Kristian Richardt, Maykl Zollxofer va Kristian Teobalt. Chuqur video portretlar. Grafika bo‘yicha ACM operatsiyalari (TOG), 37 (4): 163, 2018.1
Mattias Kirchner. Ruxsat etilgan chiziqli bashoratchi qoldiqlarini spektral tahlil qilish orqali tez va ishonchli qayta namunalarni aniqlash. Pro-da Multimedia va xavfsizlik bo‘yicha ACM 10-seminarining yakunlari, 11–20-betlar. ACM, 2008 yil.2
Ivan Krasin, Tom Duerig, Neil Alldrin, Andreas Veit, Sami Abu-El-Haija, Serj Belongie, David Cai, Zheyun Feng, Vit-torio Ferrari, Viktor Gomes va boshqalar. Ochiq tasvirlar: keng miqyosli ko‘p yorliqli va ko‘p sinfli tasvir tasnifi uchun umumiy ma’lumotlar to‘plami. Maʼlumotlar toʻplami https://github saytida mavjud. com/openimages, 2(6):7, 2016 yil.2,3
Gustav Larsson, Maykl Maire va Gregori Shaxnarovich. Avtomatik rang berish uchun tasvirlarni o‘rganish. Kompyuterni ko‘rish bo‘yicha Evropa konferentsiyasida, 577-593-betlar. Springer, 2016 yil.4
Jian Li, Xiaolong Li, Bin Yang va Xingming Sun. Segmentatsiyaga asoslangan tasvirni nusxa ko‘chirish va ko‘chirish soxtaligini aniqlash sxemasi. Axborot ekspertizasi va xavfsizligi bo‘yicha IEEE operatsiyalari, 10(3): 507–518, 2015.2
Ouen Mayer va Metyu C Stamm. Noma’lum kamera modellari uchun sud-tibbiy manba o‘xshashligini bilib oldik. 2018-yilda IEEE xalqaro akustika, nutq va signallarni qayta ishlash konferensiyasi (ICASSP), 2012–2016-betlar. IEEE, 2018.2
Kayl Makdonald. AI tomonidan yaratilgan soxta tasvirlarni qanday aniqlash mumkin,dekabr2018. https://medium.com/@kcimc/ soxta-ai-hosil qilingan-tasvirlarni qanday-tanish mumkin-4d1f6f9a2842.1
Jeyms F O‘Brayen va Xani Farid. Mos kelmaydigan aks ettirish bilan fotomanipulyatsiyani fosh qilish. ACM Trans. Grafik, 31(1):4–1, 2012.2
Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner va Koray Kavukcuoglu. Pikselli takrorlanuvchi neyron tarmoqlari. arXiv preprint arXiv: 1601.06759, 2016 yil.4
