最初にお断りしておきたいが、このプロジェクトはPhotoshopによる修正を対象とし、特にその「Face Aware Liquify」（顔だけを液化）機能を使ったものだけに限定される。この機能を使うと、さまざまな顔の特徴を細かく、あるいは大きく、調整できる。どんな修正でも検出できるツールはまだ未来の話だけど、これはそれに向かっての第一歩だ。
研究者の中には、本誌のAI+ロボティクスイベントに最近出演したAlexei Efros氏もいる。彼らは、修正写真はアドビのツールを使ってるものが多いという想定から出発し、だからまずそれらのツールでできる修正に着目しよう、と考えた。
彼らは、ポートレート写真を少しずつ違ったやり方で修正するスクリプトを作った。目の位置を動かしてスマイルを強調する、頬と鼻を細くするなど。そして、それらの変形した視像とオリジナルを一緒に全部機械学習のモデルに投じ、それらの違いを見分けられるようになることを期待した。
学習は成功した。人間に画像を見せて、どれが修正されているか当ててみろと言ったら、当る確立はきわめて低い。でも訓練されたニューラルネットワークは、修正された画像を99%の精度で同定した。
それは一体、何を見ているのか？おそらく、画像の光学的なフローの中に、人間には感知できない小さなパターンを見つけているのだ。それらの小さなパターンが、どんな修正が行われたかを示唆する。そしてオリジナルを見たことがなくても元に戻すやり方を示唆できる。
対象はPhotoshopで修正された顔だけだから、自分の顔が変えられてどっかに勝手に載せられることを、このツールで防ぐことはできない。でもこれは、今少しずつ進歩しているデジタル鑑識技術の多くの小さな始まりの1つなのだ。
このプロジェクトに参加したアドビのRichard Zhang氏はこう言っている。「今の世界では、自分たちが消費するデジタル情報を信用することがますます難しくなっている。このような研究が今後もっともっと進歩することを期待したい」。
このプロジェクトを説明しているペーパーと彼らが書いたコードは、ここでで見られる。
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1560591569/
