Nepfoto’s herkennen met hulpmiddelen

Fotomontage

Journalist Nick Kivits duidt maandelijks voor Villamedia – vakblad voor de journalistiek – technologische ontwikkelingen in de rubriek Tech-trend. Ook op de website besteedt hij er aandacht aan. Bijvoorbeeld aan nepfoto’s en kunstmatige intelligentie die nepfoto’s kunnen herkennen.

Hij schrijft dat realistisch ogende nepfoto’s maken dankzij de opkomst van slimme techniek al jaren steeds simpeler wordt. Dat maakt het herkennen ervan niet alleen belangrijk voor journalisten maar ook steeds moeilijker. Gelukkig staan er nieuwe hulptroepen te wachten om ons te helpen in de strijd tegen nepfoto’s. En die bestrijden vuur met vuur (of eigenlijk tech met tech)!

De belangrijkste nieuweling is Assembler, een tool die bestaat uit talloze kleinere tools, die ieder heel goed zijn in het herkennen van één type fototrucage. Is een mens uit een foto gepoetst door heel secuur iets anders over hem heen te plakken? Dan gaat er in het Dense-field copy-move-algoritme van de Universiteit van Napels Frederico II een spreekwoordelijk belletje rinkelen. Zijn er foto’s die door twee verschillende camera’s zijn gemaakt samengevoegd tot één beeld? Dan ziet het machine-learning model Self-consistence splice van de Universiteit van Californië Berkely dat aan de hand van eigenschappen van de pixels.

In totaal zitten er vijf van zulke door universiteiten ontwikkelde tools in Assembler verwerkt. Daarnaast voegde Jigsaw – een zusterbedrijf van Google, en de partij achter Assembler – er nog twee toe die het zelf heeft gebouwd. Eén van die modellen, StyleGAN detector, is specifiek getraind om geavanceerde deepfakes te herkennen. Het model richt zich juist op de moeilijk herkenbare nepfoto’s die door kunstmatige intelligentie zijn gemaakt.

Lees het hele artikel met de Tips van Nick: Hulp in de strijd tegen nepfoto’s, door Nick Kivits, Villamedia, 26 februari 2020: www.villamedia.nl

T I P

Het Smithsonian Museum in Washington heeft ruim 2,8 miljoen foto’s en afbeeldingen rechtenvrij beschikbaar gemaakt voor hergebruik. Het materiaal is afkomstig uit collecties van negentien vestigingen van het museum, aangesloten onderzoekscentra, archieven en bibliotheken. Het staat eindgebruikers vrij de beelden op alle mogelijke manieren te bewerken of te transformeren. Er zullen naast de miljoenen beelden die zijn vrijgegeven dit jaar nog eens zo’n tweehonderdduizend foto’s en ander materiaal in het publieke domein worden gesteld.

Meer info: Smithsonian Museum stelt 2,8 miljoen foto’s rechtenvrij beschikbaar, door Lars Pasveer, Villamedia, 26 februari 2020: www.villamedia.nl

Smithsonian Releases 2.8 Million Images Into Public Domain, door Katherine J. Wu, Smithsonian magazine, 25 februari 2020: www.smithsonianmag.com

 

Foto bovenaan is van Gerd Altmann

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.

Nieuwsbrief ontvangen?

Wij houden u graag op de hoogte van actuele ontwikkelingen binnen Stichting Beroepseer.  Wilt u onze nieuwsbrief ontvangen? Dan kunt u zich hieronder aanmelden.

Contact

Adres:
Godfried Bomansstraat 8, Unit 15
4103 WR Culemborg

Email:
info@beroepseer.nl

Stichting Beroepseer

© Stichting beroepseer