Manipular una imagen es algo habitual. Cualquiera con conocimientos básicos o avanzados de edición puede realizar cambios significativos en las imágenes y asociarlas con historias falsas. Difundir noticias falsas a través de imágenes manipuladas se ha convertido en algo habitual. La gente suele encontrarse con fotos dudosas que plantean la pregunta: ¿es auténtica o falsa?
Sin embargo, al mismo tiempo, hoy en día surge otra pregunta: ¿puede la IA saber si es una imagen precisa o manipulada? Esta pregunta surge en la mente de las personas porque ven que la IA está revolucionando las cosas que las rodean; su creciente curiosidad las obliga a pensar así. Pero el punto principal es: ¿puede la IA resolver este asunto? Bueno, la respuesta es sí, puede. ¿Se pregunta cómo? Vamos a analizarlo en detalle en este artículo.
¿Cómo ayuda la IA a detectar imágenes falsas y reales?
La inteligencia artificial es cada vez más influyente. Si bien el auge de la IA generativa ha hecho posible la creación de imágenes realistas, la innovadora tecnología basada en la visión impulsada por la IA ha permitido al mundo autenticar imágenes. Los algoritmos de reconocimiento visual se utilizan de dos formas: herramientas de detección indirecta de imágenes y utilidades de búsqueda inversa de imágenes.
Estos algoritmos analizan la imagen de entrada en profundidad y reconocen sus características visuales de manera eficiente. Sin embargo, el proceso de trabajo y el propósito de ambos modelos de IA son diferentes. Uno utiliza técnicas de análisis crítico para detectar la autenticidad y la falsedad de una imagen. Los otros modelos realizan un análisis comparativo con imágenes similares y muestran una gran cantidad de datos relevantes para determinar si la foto es real o editada.
Autenticación de imágenes mediante herramientas de detección impulsadas por IA
Los avances en IA han abierto las puertas al desarrollo de herramientas que pueden examinar imágenes para detectar manipulaciones. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y ML y han sido entrenadas con una gran cantidad de datos para detectar posibles imprecisiones en las imágenes que las diferencien de las originales. Los algoritmos de IA utilizan múltiples técnicas para distinguir entre una imagen falsa y una precisa.
Esto es exactamente lo que hacen estas herramientas para ayudarlo a descubrir la verdad detrás de una fotografía:
Análisis del nivel de error
Los algoritmos de IA escanean cada parte de la imagen y encuentran áreas donde el nivel de compresión difiere. En otras palabras, buscan secciones en una imagen donde se ha realizado la mayor manipulación. Las luces, los colores, el contraste, los reflejos, la saturación, las sombras y otras características visuales se analizan en profundidad para detectar las partes editadas.
Comprobación de metadatos
La mayoría de las herramientas forenses de imágenes impulsadas por IA se basan en los detalles de los metadatos para determinar si una imagen es falsa o genuina. Los detalles del propietario de la imagen, la información de la cámara y otros datos valiosos brindan información completa sobre la validez de la imagen. La ausencia de metadatos o cualquier inexactitud contribuye a la decisión general de las herramientas de autenticación de imágenes.
Examen basado en NN
El análisis basado en redes neuronales, o examen NNB, implica detectar los rastros de modificaciones en una imagen a través de neuronas web interconectadas. Las redes neuronales intentan identificar la posibilidad de cambios en un área particular de la imagen comparándolas con los datos en los que están entrenadas. Este análisis de nivel avanzado ayuda a las herramientas de detección de imágenes a predecir con precisión la autenticidad o falsedad de la foto.
Autenticación de imágenes mediante herramientas de búsqueda inversa de imágenes impulsadas por IA
Otro método eficaz para utilizar las capacidades de la IA para identificar imagenes falsas es utilizar una técnica avanzada de búsqueda inversa de imágenes. Una sofisticada herramienta de buscar por foto se apoya en la moderna CBIR (tecnología de recuperación de imágenes basada en contenido) que utiliza el poder de la IA para procesar las imágenes y ofrecer resultados precisos y similares.
La autenticación de fotografías mediante esta técnica implica dos partes: primero, el reconocimiento de la imagen y segundo, el análisis de los resultados. La herramienta de buscador de imagenes realiza el análisis de las imágenes y la evaluación de los resultados, lo que requiere creatividad humana. Veamos cómo funciona el proceso.
Extracción de características
La inversa de buscar imagen comienza con la extracción de las características visuales de una imagen. Los algoritmos inteligentes de IA escanean cada píxel de la foto bajo observación y reconocen los detalles que aparecen en ella. En esta fase se identifican casi todos los rasgos únicos de la fotografía, incluidos patrones, colores, estilos, estructuras geométricas y texturas.
Comparación visual
Una vez que se han reconocido las características visuales, comienza el siguiente proceso: comparar la imagen de referencia con miles de millones de imágenes. La IA ayuda a comparar la imagen de muestra con muchas fotos durante esta fase para identificar las más similares. Esta comparación implica realizar una comprobación de similitud para cada característica de la imagen extraída.
Recopilación de resultados
Una vez que la herramienta identifica todas las imagenes idénticas, compila todos los datos similares y sus fuentes en un solo lugar. Luego, clasifica las imágenes similares en función de su relevancia y similitud y muestra todas las fotos similares en los resultados. Aquí es donde comienza la parte humana de la autenticación de imágenes.
Evaluación de resultados
A medida que aparecen fotos idénticas en su pantalla, analice las diferencias visuales entre ellas y la imagen de referencia. Verifique si la imagen de muestra tiene modificaciones significativas en comparación con otras similares en fuentes en línea creíbles. Si la imagen que buscó tiene signos notables de manipulación, lo más probable es que sea falsa.
Para resumir
Después de leer los puntos anteriores, esperamos que ahora esté claro que la IA puede ayudarlo a detectar si una foto es real. Entonces, a partir de ahora, no dude en aprovechar las herramientas impulsadas por IA para autenticar cualquier imagen que desee.
