本帖最后由 LkD 于 2017-9-21 10:21 编辑
上了日报,上了官微,眼看着水军越来越多,今天晚上看了好几个点赞比较多的水军的知乎活动记录,算是对知乎大V里面究竟有多少是给钱发公关文的有了新认识,谢谢你们让我开了眼界,看到一个自己以前从未了解到的知乎。 在我下面贴各种其它来源实验的,有很多水军水得也太明显了,实在是心疼薛老师的公关能够这么快组织一批关于PS的公众号出来,可能它们也因为这笔意外之财而感到开心吧。遗憾的是,它们可能还不太清楚ELA究竟应该怎么看,以及能够说明什么,所以那些帖子大多漏洞百出。这儿的回复里面,也有不少计算机图形学背景的真实用户们给出了更准确的判断,谢谢你们,是你们让知乎依旧可爱。 为了大家不至于被那些错误的实验误导,我在这儿还是做一些更详细的解释吧。之前我写过一段: 一张照片转存的次数越多,照片中的这类细节数量就会越少,从计算机的角度看就是错误等级越低,在画面中呈黑色。又因为不同照片根据内容来源的不同,压缩算法也会略有差异,所以不同来源部分的内容在ELA中也会有不同的明暗和色彩表现。 重新拉一下重点: - 浅色表示ELA值较高,深色表示ELA值较低
- 照片转存次数越多,压缩越多,数据差异越小,颜色越深
- 照片中内容来源不一致或被编辑的部分,数据差异大,颜色浅
当然了,下午我也就是午觉起来随手发帖,不至于说得那么仔细,所以上面这段话确实有不够严谨的地方。 确切的说我们对于ELA的分析要从点、线、面三个角度出发: - 点是指画面中的重复纹理或者雷同数据,在以下的截图里面这类元素主要就是聊天文字部分,当然头像实际上也可以看做点的一部分,只不过每个头像都应该作为一个大点进行对比。重复纹理在ELA分析的时候应该表现出近似的颜色,细节较多的区域数据差异也应该大。
- 线就是不同颜色大面之间的交界线,相同反差边缘应该表现出近似的ELA结果。反差越大,ELA值越高,线条越清晰。
- 面最简单了,纯色面不存在差异,也就不存在ELA,换句话说漆黑一片。有波动,就是有问题。
三种类型的画面内容分析方式不同,但基本上还是可以参考前面的原则,所以只是不严谨,并不是说错了。好几个网友参考这儿的说法做了实验,但是发现越存白色越少,然后就说我这儿的论证方法是假的,还是因为自己对ELA的理解程度不够。当然了,还有一些水军也做了类似的实验,那就真是搬起石头砸自己的脚了,一不小心就暴露了身份。 另外还有几个实验帖,把照片打开,先另存,然后修改几个字再另存,发现没有大变化,于是就草率得出结论我介绍的方法是错的,也不对。ELA是转存次数与转存质量的累积,如果一张照片在PS里面没有关掉,直接同一参数另存两遍,EL**别应该是相同的,没变化就对了。 有朋友在评论里面质疑,我前面给的照片都是黑的,后面给的那个网站截图又都是花花绿绿的,所以是在乱带节奏。不好意思,这个确实是我的错,因为我做ELA分析用的是专业监视器,可以直接调整输出电平,所以一看就知道哪儿有问题。但是大家家用的显示器没这个功能,所以我给了一个可以直接在网页上调整增益的工具给大家,我截图的时候为了看得清楚一些,也提高了增益,自然就带颜色了。 至于说什么我就是拿个JPEG压缩瑕疵说事儿的,您最好还是换个地方带节奏吧,知乎这种需要智商才能玩的平台真的不适合您。您没给我钱,我没义务给您讲ELA和JPEG压缩之间的关系。 不过说实话,就算Krawetz博士本人到场,也会发现我无非是把他书中的话摘抄了一些。而其他后生晚辈,更不会对他老人家的原话提出什么反驳意见。 另外,在我们判断图片真实性的时候,ELA只是最常用也最简单的判断照片中是否存在被篡改内容的手段。通过ELA不一定说明照片没经过修改,前面还有很多关卡等着;但没通过ELA至少说明照片内容来源并不一致。所以我奉劝一句,各路水军大人与其在我这个只能证明文件是否经过了“P图”的科普贴里面找问题,不如花花心思想想其它网友们提出的圆角大小不一致啊、13年微信17年界面啊等等逻辑方面的硬伤问题。 最后关于匿名回答的问题做一个说明:开始回答这个问题的时候,并没有想这篇回答会能成为这个问题下的第一。等到下午看手机,点赞已经超过我上知乎一年时间点赞数量的总和。如果这样一个问题,成为我永远不可能超越的数字出现在我的回答里面,对我个人而言我觉得是一种挺不能接受的事情,有悖于我理解的知乎,也有悖于我自己的选择,所以永远不会取消匿名。 好了,就说这么多,天晚了,希望你们好梦。 分割线以下为原贴。
从一个专业图片后期鉴定师的角度出发,薛之谦发的聊天记录基本上可以判断有拼贴作假的行为。刚好薛老师在自己的博客上发了所谓的“原始数据”,那么以下所有分析均基于薛老师这次给出的截图。
ELA,错误等级分析是我们在分析照片是否经过后期处理,尤其是后期合成的一个重要手段。JPEG压缩算法的本质是模糊照片中肉眼不可见的细节,因此一张照片转存的次数越多,照片中的这类细节数量就会越少,从计算机的角度看就是错误等级越低,在画面中呈黑色。又因为不同照片根据内容来源的不同,压缩算法也会略有差异,所以不同来源部分的内容在ELA中也会有不同的明暗和色彩表现。那么我们来看看薛老师的几张截图。 显然,两个对话框的边缘ELA是完全不同的风格和程度。当然了,更关键的问题还不在这里。据说这儿的聊天记录全部是截屏,屏幕元素和我们平时分析的照片还不太一样,全部是机器生成的。相机拍一张白纸,还有坑坑洼洼人眼不可见的纹理在,但计算机给一个#FFFFFF的颜色出来,那一定整个面全部是一致的,换句话说也就是不存在任何的ELA。 我们看一个薛老师的微博页面截图。 导出ELA图: 可以看到,所有UI界面都是干干净净的黑底色,没有任何的杂色。另外还可以看到不同来源数据导致的ELA值差异,例如苹果手机UI元素的超高频噪点,薛老师微博背景图片的均匀噪点(肉眼是纯色,计算机看来不是噢),薛老师大头像的蓝色噪点和下方因为缩图导致信息量提升的小图像密集噪点等等。 可能有人会问,薛老师的长微博是压缩过的啊。嗯,问题就在这儿。前面我已经提过了,JPEG压缩的算法原则是减少人眼不可见的细节变化,换句话说ELA越压缩只会变得越低,也就是说画面只会越来越黑。我给大家看一个用最低质量(也就是细节保留最少的算法)转存5次之后的JPEG文件和对应ELA: 可以看到背景依旧是干净的黑色,而且banner图、薛老师的头像颜色也明显变深了,上面几个相册缩略图也都变成了深色。 好了,那么欢迎大家再回过头去看看薛老师发的聊天记录截图,告诉我他的底色是什么颜色的? 这么快过百赞啊,感受到了蹭热点的爽快感。送大家一个图片分析网站慢慢玩吧。
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