挑選一張偽造的照片是一項艱巨的任務，即使在識別出細節(jié)之后，有些照片還是會欺騙專家。如果從源頭（相機）開始拾取假圖片的過程真的不是很方便嗎？嗯，這就是紐約大學丹頓工程學院的一項新研究表明的。

如果攝像機變得智能化，則可以幫助其他機器學習程序識別圖像是否變形。研究人員還發(fā)現(xiàn)，該技術將計算機發(fā)現(xiàn)假貨的準確性從45%提高到90%。

新方法涉及重新成像相機處理信息以曝光圖片的方式。相機會在圖像中產(chǎn)生獨特的偽像，以后軟件可以使用該偽像來評估圖像是否被更改。

研究人員說，與傳統(tǒng)方法不同，如果縮小圖像尺寸，該軟件不會受到欺騙。當添加到照片本身時，用于檢測操作程序的AI程序將比早期使用的技術更加精確。

有什么收獲

然而，看來可行的是，這里用作數(shù)字水印的偽像降低了圖像質量。在相機和鏡頭制造商試圖減少偽像的同時，研究人員再次制造了偽像。

該小組表示，他們未來的研究將尋找在不降低圖像質量的前提下合并這些數(shù)字水印的方法。同樣，要使用這種方法，相機制造商必須同意在其設備中實現(xiàn)偽影。

隨著制造商準備用每一種新型號生產(chǎn)質量更高的優(yōu)質相機，故意添加偽影對于許多人來說似乎是一筆大買賣。

當然可以。使用軟件而不是人眼識別偽造的圖像將遏制網(wǎng)絡上流傳的偽造圖像。由于虛假圖片的傳播，社交媒體是受影響最大的地方。該方法也可以添加到這些平臺以減少假新聞。