Ocena:
Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 20 głosach.
Fake Photos
Zwięzły i przystępny przewodnik po technikach wykrywania sfałszowanych i podrobionych obrazów na zdjęciach i nośnikach cyfrowych.
Stalin, Mao, Hitler, Mussolini i inni dyktatorzy rutynowo przerabiali fotografie tak, aby ich przekaz był zgodny z ich przesłaniem. Usuwali ludzi, którzy tam byli, dodawali ludzi, których nie było i manipulowali tłem. Wiedzieli, że jeśli zmienią zapis wizualny, mogą zmienić historię. Kiedyś zmiana obrazów wymagała godzin spędzonych w ciemni.
Dziś można to zrobić za pomocą klawiatury i myszy. Ponieważ fotografie są tak łatwe do podrobienia, fałszywe zdjęcia są wszędzie - w tabloidach supermarketów, magazynach modowych, reklamach politycznych i mediach społecznościowych. Jak możemy stwierdzić, czy obraz jest prawdziwy czy fałszywy? W tym tomie serii MIT Press Essential Knowledge, Hany Farid oferuje zwięzły i przystępny przewodnik po technikach wykrywania podrobionych i fałszywych obrazów na zdjęciach i w mediach cyfrowych.
Farid, ekspert w dziedzinie kryminalistyki fotograficznej, spędził dwie dekady na opracowywaniu technik uwierzytelniania obrazów cyfrowych. Techniki te modelują cały proces tworzenia obrazu w celu znalezienia cyfrowych zakłóceń wprowadzonych przez manipulację obrazem. Każda sekcja książki opisuje inną technikę analizy obrazu, zaczynając od tych wymagających minimalnej wiedzy technicznej i przechodząc do tych na średnim i wyższym poziomie. Istnieją techniki, między innymi, odwrotnego wyszukiwania obrazów, analizy metadanych, znajdowania niedoskonałości obrazu wprowadzonych przez kompresję JPEG, klonowania obrazu, śledzenia wzorców pikseli i wykrywania obrazów generowanych komputerowo. W każdej sekcji Farid opisuje techniki, wyjaśnia, kiedy powinny być stosowane i oferuje przykłady analizy obrazu.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)