как узнать что фото фотошоп
Как распознать следы ретуши фотографий
Для современного человека ретушь фотографий давно стала обыденностью: реклама, глянцевые журналы, интернет-издания. В последнее время графические редакторы настолько доступны и распространены, что обрабатываются не только студийные фотографии, но и любительские. Теперь с «улучшенной реальностью» можно столкнуться в социальных сетях, на сайтах знакомств и даже при получении резюме по электронной почте. Фотошоп способен творить настоящие чудеса и преображать внешность до неузнаваемости. Значит ли это, что в любом увиденном фотопортрете надо искать подвох? Если вы не хотите быть обманутыми, есть хорошая новость: незаметна только профессиональная и очень аккуратная ретушь, требующая много опыта и времени, в других же случаях обработка фотографий оставляет следы. По ним-то и можно определить, стоит ли верить своим глазам.
Эффект пластиковой кожи (замыленной). Наиболее долгая и трудоемкая процедура при ретуши портрета — удаление дефектов и выравнивание кожи. При ответственном подходе каждый маленький дефект удаляется вручную, затрачиваемое время пропорционально разрешению фотографии – чем больше фото, тем больше времени требуется на ретушь кожи и ее «очистку». Различные эффекты размытия быстро выравнивают поверхность и удаляют мелкие недостатки вместе с текстурой кожи, поэтому не применяются отдельно, но очень любимы новичками. Характерный результат – контраст между идеально гладкими, «размыленными» щеками, лбом и подбородком и границами глаз, губ и носа, различная текстура кожи на ровных участках лица и рядом с контурами.
при ретуши портрета текстура кожи стала разной, близкие участки отличаются степенью размытости
При сильной ретуши теряется текстура кожи, ресниц, бровей, появляется ровная граница между лбом, висками и лицом без выбивающихся волос. Возникает эффект неживого лица, фарфоровой или пластмассовой кожи.
в результате “размыливания” лица фотошопом полностью исчезла текстура кожи, за исключением маленьких участков под глазом и на носу
Иногда, в попытках устранить эффект пластика, на кожу накладывают шум — заменитель естественной текстуры, черно-белый или цветной. На лице появляются характерные точки, их довольно часто можно рассмотреть при увеличении фотографии. Еще одна особенность наложенного шума – одинаковая текстура на всех участках кожи, чего практически не бывает в реальной жизни.
после размытия текстуры кожи фотошопом на лицо наложен цветной шум
Специальный плагин Imagenomic Portraiture помогает быстро выровнять кожу в Фотошопе, устранить мелкие дефекты и сохранить текстуру кожи, однако при его использовании также необходимо чувство меры. В противном случае мы получим все то же размыленное фотошопом лицо с легкими остатками текстуры. Плагин Портретюр повсеместно применяется в глянцевой ретуши и рекламе и создает эффект естественной, гладкой и ухоженной кожи с равномерным тоном. Но его применение довольно заметно опытному глазу. Если есть цель сделать незаметную ретушь портрета, не для рекламных материалов, то Imagenomic Portraiture следует применять очень аккуратно.
Отсутствие естественных складок и теней. Независимо от возраста, они есть на любом лице. При улыбке образуются носогубные складки. Под нижними внутренними уголками глаз всегда есть маленькие складки и тень, если свет падает не снизу. Если на фотографии они совсем отсутствуют, это признак ретуши портрета. Иногда при ретуши исчезают складки с шеи в позах с повернутой головой.
при ретуши портрета исчезли складки в уголках рта, на шее и на руках
при повороте головы назад на шее образуются складки, их полное отсутствие — явный признак пластики тела фотошопом
при ретуши фото убраны тени под глазами, лицо потеряло естественный объем
Слишком яркие глаза. В попытке добавить глазам большей выразительности обычно увеличивают контрастность зрачка и радужки, цвет радужки делают более насыщенным, белки глаз и красные прожилки осветляют. Еще один из любимых приемов ретушеров – затемнение края радужки. Умеренное использование этих приемов ретуши делает глаза более выразительными, чрезмерное – неживыми и стеклянными. При увеличении масштаба фото, можно заметить, что красные прожилки полностью или частично отсутствуют, что делает глаза неестественными.
при ретуши фотографии зрачок стал ненатурального зеленого оттенка, при увеличении фото видно не до конца удаленные сосуды
здесь проделаны все стандартные операции ретуши глаз: осветлены белки, радужке добавлен контраст, насыщенность и темный контур
Белоснежные зубы. Что привычно смотрится в рекламе зубной пасты или стоматологических услуг, выглядит фальшиво на портретной фотографии, особенно любительской. На это есть две основные причины. Во-первых, не бывает абсолютно белой эмали, как и в принципе чисто белых природных цветов. Любая эмаль имеет желтоватый или темный оттенок разной степени, что зависит от индивидуальных особенностей. Во-вторых, на темноту зубов влияет освещение и его угол при съемке. Если по всем законам физики на зубы должна падать тень, они не могут быть белоснежными. Заметить неестественный оттенок зубов помогает также сравнение с наиболее светлыми предметами на фотографии, например, свадебным платьем, а также сравнение с общей цветовой температурой фотографии.
При ретуши фотографии увеличен контраст, тени на лице стали глубже, а на зубах светлее. Эффект неестественной белизны и подсветки, холодный оттенок зубов в солнечный день делают заметной обработку лица фотошопом.
Отсутствие блеска и объема. На выступающих частях лица – лоб, нос, подбородок — выдающиеся участки всегда светлей остальных, с плавным переходом, иногда с небольшим блеском. Интенсивность блеска на лице зависит от освещения. Если на фотографии со вспышкой выдающиеся участки лица лишены блеска, объема или имеют тот же оттенок, что и ближайшие области – это признак ретуши фотографии.
при ретуши лиц удалены блики от вспышек, без блеска щеки и нос потеряли объем и стали плоскими
Размытый контур. Сравните контуры разных частей тела. Увеличение груди, уменьшение талии и корректировка других частей тела фотошопом делает их контур более размытым. Отсутствие текстуры кожи, смазанный рисунок ткани на одежде – дополнительные признаки улучшения фигуры с помощью ретуши.
при «подтяжке груди» фотошопом контур стал размытым и приобрел неестественную квадратную форму
Искажение фона. Если фон не однородный, на заднем плане есть предметы или обои с повторяющимся рисунком, посмотрите, нет ли на нем искажений. Часто фон двигается вместе с контурами тела.
при ретуши фото узор обоев на заднем плане подтянулся вместе с грудью
Следы «омоложения» лица фотошопом.
Чтобы грамотно убрать признаки старения с помощью естественной ретуши лица, необходимо понимать, в какой последовательности они появляются с возрастом. Одни из первых признаков – появление носогубных складок и потеря упругости кожи вокруг глаз: под глазами появляются морщины, верхнее веко становится дряблым, опускается вместе с бровью с наружной стороны, делая взгляд усталым. Если складки под глазами и в носогубной области легко уменьшить или убрать, то незаметно поднять верхнее веко средствами Фотошопа значительно сложней, именно эта область чаще всего способна выдать настоящий возраст. Еще один признак грубого «омоложения» лица – не уменьшение глубины, а полное стирание морщин под глазами, «гусиных лапок» и носогубных складок, особенно неестественно это выглядит на улыбающемся лице.
сочетание идеально гладкой кожи под глазами и дряблого верхнего века — признак ретуши фотографии и удаления морщин фотошопом
опущенное верхнее верхнее веко с наружной стороны выдает возраст, а отсутствие складок в уголках рта и под глазами при улыбке, нечеткий контур подбородка выдают желание замаскировать возраст с помощью ретуши лица
здесь полный набор приемов грубой ретуши портрета: ровная кожа под глазами, затертые носогубные складки, размытая область на месте двойного подбородка и яркие глаза сочетаются с опущенными уголками глаз и плохо замаскированными морщинами
Еще одна распространенная ошибка при ретуши портрета: при удалении двойного подбородка вместе со складками исчезает нижний контур лица, это выглядит так, будто сбоку подбородок отсутствует, и лицо плавно сливается с шеей.
Следы от удаления дефектов кожи. Иногда на отретушированной фотографии остаются заметные следы от затертых прыщей, родинок и шрамов. Выглядят они чаще всего как точечное замыливание, маленькие размытые участки, лишенные текстуры. Иногда участки могут быть чуть темней или светлей ближайшего участка кожи — это следы удаления косметических проблем. И совсем явное доказательство фотошопа на лице — следы инструмента «штамп»: они выглядят как повторяющаяся текстура на близких по цвету участках кожи.
при ретуши глаз допущена ошибка — остались следы инструмента «штамп» в виде повторяющейся текстуры
Непропорциональное тело. Давно известно, что человеческое тело имеет определенные пропорции, они изучались еще Витрувием в древнем Риме, Леонардо Да Винчи в эпоху возрождения и другими учеными. Не случайно в основах живописи уделяется много внимания пропорциям человека. Графические редакторы легко изменяют фигуру по желанию клиента: сужают талию и другие части тела, увеличивают грудь, однако пропорциональность или анатомическая форма не учитываются. И если мы видим на фотографии руки или ноги странной формы, да еще и с размытым контуром, в самый раз задуматься, не корректировалась ли фигура с помощью ретуши.
при ретуши фигуры потерялся рельеф на руках и правильные пропорции тела
Наблюдение и цветокоррекция
Найдет самые глупые косяки
Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF.
Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. В Preview.app на маке они спрятаны в меню Tools > Adjust Color. Вытягивание различных ползунков поможет лучше разглядеть детали.
Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.
Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.
Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.
Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.
Noise Level Analysis
Найдет свежую кисть, деформацию, клонирование и вставку чужеродных частей
Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.
Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.
Поиграть самому можно здесь.
Как обмануть
Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.
Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).
Error Level Analysis
Найдет свежие артефакты наложения изображений или текста
Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.
Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.
Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.
Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.
ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.
Из-за растущей популярности Error Level Analysis я уже слышал призывы запретить и не принимать его всерьез. Не буду столь категоричен, лишь посоветую не бежать писать разоблачения, если ELA показал вам какие-то шумы на краях. ОН НЕ ТАК РАБОТАЕТ. Думайте головой и помните как JPEG устроен внутри. Вот если ELA очертил четкий квадрат там, где его не должно быть, либо заметил разительную разницу в шумах при неотличимости на глаз — наверное стоит задуматься. Не уверены — проверяйте другими методами.
Поиграть с ELA можно тут.
Как обмануть
Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8×8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.
Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.
Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG’шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.
Luminance Gradient Analysis
Найдет ретушь, компьютерную графику, хромакей, Liquify, Blur
В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3×3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:
На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.
Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.
Но еще лучше карты освещенности справляются с определением ретуши. Surface Blur, Liquify, Clone Stamp и другие любимые инструменты фотографов начинают светиться на картах освещенности как урановые ломы тихой весенней ночью. Нагляднее всего выглядит анализ фотографий из журналов или рекламных плакатов — там ретушеры не жалеют блюра и морфинга, а это непаханное поле для практики.
Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть. Поиграться можно здесь.
Как обмануть
Principal Component Analysis
Найдет копипаст, вытягивание и несоотвествие цветов, Healing Brush, Clone Stamp
Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.
А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.
Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.
Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.
Но еще более полезным свойством PCA является то, что он превращает JPEG-артефакты в очень заметные «квадраты». Даже если вы обманули ELA из предыдущего пункта пережатиями и ресайзом, то PCA этим не проведешь — он работает с цветом. Иногда артефакты сразу видно, например если исходное изображение увеличивали для вклейки. В других случаях сматриваться придется чуть более внимательно, чтобы заметить разницу в квадратах на изображении.
Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.
Самому поиграться можно здесь.
Как обмануть
Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.
Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.
Discrete Wavelet Transformation
Найдет различия в резкости, отклонения в фокусе, ресайз
Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.
Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.
Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.
Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800×600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?
А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.
Если части изображения были смонтированы с изначально разной резкостью — это можно будет заметить. Увеличили картинку — проиграли в резкости, уменьшили — наоборот всё стало слишком резким. Даже если взять две фотографии снятые на камеру с автофокусом из одной точки — они будут отличаться по резкости из-за погрешности автофокуса. DWT устойчив даже перед блюром, ведь редакторы ничего не знают про резкость исходных частей изображения.
На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.
Как обмануть
Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.
Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.
Заключение
Погружаясь в тему Image Forensics начинаешь понимать, что любой из методов можно обмануть. Одни легко обходятся с помощью пережатых до 10 шакалов JPEG’ов, другие цветокоррекцией, блюром, ресайзом или поворотом изображения на произвольные углы. Оцифровка журнала или TV-сигнала тоже добавляет ошибок в исходник, усложняя анализ. И тут вы начинаете понимать:
Зная эти методы, можно скрыть монтаж настолько, чтобы потом сказать в стиле пресс-секретаря президента: «эти картинки — лишь домыслы ангажированной кучки людей, мы не видим на них ничего нового». И такое вполне вероятно.
Но это не значит, что занятие полностью бесполезно. Здесь как в криптографии: пока те, кто делает фейки не знают матчасти так же глубоко — сила на стороне знаний, математики и анализа.
Приглашаю экспертов высказаться в комментарии. При подготовке поста я написал нескольким разбирающимся в теме профессионалам в лички, но ответа до сих пор не получил.
Ну а чтобы стимулировать новые посты, подпишитесь на рассылку или пошарьте этот пост у себя. Специльно сделал удобные кнопочки чуть ниже. Так я буду видеть, что всё это хоть кому-то интересно.