Автентифікація зображень на основі їх семантичної сегментації у нейронних мережах глибокого навчання з їх попереднім обробленням за методами фільтрації

Abstract

У сучасній вітчизняній та міжнародній досудовій практиці та судових провадженнях використовують речові докази у вигляді електронних документів або їх цифрових зображень. Проблему автентифікації таких зображень ускладнено можливостями використання для підробки зображень редакторів на основі штучного інтелекту, що унеможливлюють або суттєво ускладнюють пошуки судовими експертами змінених ділянок. Науковою проблемою, розглянутою авторами, є оцінювання автентичності цифрових зображень на основі використання методів їх попереднього оброблення (фільтрації) і технологій штучного інтелекту для подальшого аналізу та визначення редагованих ділянок. Метою роботи є розроблення інформаційної технології пошуку зон редагування на основі поєднання методів попереднього оброблення зображень і моделей нейронних мереж для використання у дослідженнях автентичності зображень. Новизна роботи полягає у розробленні технології поєднання кількох методів попереднього оброблення зображень (зокрема, ELA та PCA) для створення вхідного потоку нейронної мережі глибокого навчання й оцінювання ефективності виявлення зон редагування, створених редактором цифрового живопису (Inpainting). Розроблено та досліджено ефективність роботи 10 детекторів зон редагування, що використовують поєднання методів ELA та PCA з різними моделями нейронних мереж розпізнавання зон редагування. Найкращі результати (імовірність розпізнавання 0,916) у межах використаних обчислювальних ресурсів отримано детектором на основі моделі типу EfficientNet. Розроблено й оцінено ефективність інформаційної технології та відповідного програмного забезпечення для оцінювання автентичності зображень на основі поєднання методів попереднього оброблення зображень і моделей штучних нейронних мереж у режимі семантичної класифікації та сегментації.