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Fake Photos
Un guide concis et accessible sur les techniques de détection des images trafiquées et falsifiées dans les photographies et les médias numériques.
Staline, Mao, Hitler, Mussolini et d'autres dictateurs ont régulièrement trafiqué des photographies pour que les images correspondent à leurs messages. Ils effaçaient des personnes présentes, en ajoutaient d'autres qui ne l'étaient pas et manipulaient les arrière-plans. Ils savaient qu'en modifiant le document visuel, ils pouvaient changer l'histoire. Autrefois, la modification des images nécessitait des heures dans la chambre noire.
Aujourd'hui, il suffit d'un clavier et d'une souris. Les photos étant si faciles à falsifier, les fausses photos sont omniprésentes : tabloïds des supermarchés, magazines de mode, publicités politiques et médias sociaux. Comment savoir si une image est vraie ou fausse ? Dans ce volume de la série Essential Knowledge de MIT Press, Hany Farid propose un guide concis et accessible des techniques de détection des images trafiquées et truquées dans les photographies et les médias numériques.
Farid, expert en photo légale, a passé deux décennies à développer des techniques d'authentification des images numériques. Ces techniques modélisent l'ensemble du processus de création de l'image afin de trouver les perturbations numériques introduites par la manipulation de l'image. Chaque section du livre décrit une technique différente d'analyse d'une image, en commençant par celles qui requièrent une expertise technique minimale et en passant par celles de niveau intermédiaire et supérieur. Il existe des techniques pour, entre autres, les recherches inversées d'images, l'analyse des métadonnées, la détection des imperfections d'image introduites par la compression JPEG, le clonage d'images, le traçage des motifs de pixels et la détection des images générées par l'ordinateur. Dans chaque section, Farid décrit les techniques, explique quand elles doivent être appliquées et donne des exemples d'analyse d'images.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)