Фото кованые: Фотографии кованых ворот и калиток

КОВАНЫЕ ВОРОТА И КАЛИТКИ (Каталог №1)

Заказать металлическую калитку или кованые ворота для коттеджа
Вы можете недорого в нашей кузнечной мастерской

(всего эскизов металлических ворот: 130)
(изделий в каталоге №1: ДВК/001 — ДВК/040)

Сделать предзаказ на ворота
ВНИМАНИЕ! Изготовим кованые ворота и калитки любого размера или по Вашим эскизам на любой бюджет. Доступные цены «под ключ». 0% переплат!

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№1)

Цена: 9 620 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА С РЕШЕТКОЙ (ДВК№2)

Цена: 6 620 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№3)

Цена: 9 220 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№4)

Цена: 8 230 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№5)

Цена: 8 960 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№6)

Цена: 9 580 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№7)

Цена: 6 960 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№8)

Цена: 5 990 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№9)

Цена: 6 370 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№10)

Цена: 6 640 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№11)

Цена: 6 230 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№12)

Цена: 8 960 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№13)

Цена: 6 650 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№14)

Цена: 9 110 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№15)

Цена: 10 390 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№16)

Цена: 9 800 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№17)

Цена: 11 360 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№18)

Цена: 9 400 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ РЕШЕТКА (ДВК№19)

Цена: 6 300 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№20)

Цена: 8 640 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№21)

Цена: 9 780 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№22)

Цена: 8 850 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№22b)

Цена: 10 050 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ РЕШЕТКА (ДВК№23)

Цена: 4 440 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№23b)

Цена: 9 270 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№241)

Цена: 6 630 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№242)

Цена: 6 710 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№24)

Цена: 8 980 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№25)

Цена: 6 560 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№25b)

Цена: 7 920 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№26)

Цена: 7 020 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№27)

Цена: 5 830 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№28)

Цена: 8 270 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№29)

Цена: 6 100 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№29b)

Цена: 8 740 (руб/м2)

 

КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№30)

Цена: 6 770 (руб/м2)

 

КОВАНЫЙ ЗАБОР / КОВАНАЯ КАЛИТКА (ДВК№31)

Цена: 6 010 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА/КАЛИТКА (ДВК№32)

Цена: 10 610 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№33)

Цена: 9 710 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№35)

Цена: 9 910 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№36)

Цена: 6 860 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№38)

Цена: 7 950 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№39)

Цена: 7 340 (руб/м2)

 

КОВАНЫЕ ВОРОТА (ДВК№40)

Цена: 9 020 (руб/м2)

Страницы:

• 01
• 02
• 03
• Далее►

ДЕЛАЕМ КОВАНЫЕ ВОРОТА НА ЗАКАЗ ➧ ОТПРАВИТЬ фото ваших ворот или калитки на просчёт

Кованые ворота и калитки – фото, цены, эскизы

Компания «АртМеталл+» предлагает в Москве изготовление кованых ворот и калиток с гарантией качества. Вы получаете конструкции, отвечающие всем необходимым требованиям прочности и эстетичности. Готовые изделия под ключ! Художественная ковка от наших мастеров – это лучший способ обустроить экстерьер загородного дома. Наши изделия украсят территории и дома, оформленные в любых стилях дизайна.

Бесплатный выезд, замер и расчёт!

Установка под ключ: заливка фундамента,
бетонирование столбов и монтаж конструкции!

Цены, фото и эскизы готовых калиток и ворот

Мы подобрали фото некоторых образцов кованых изделий. Здесь представлены конструкции ворот и калиток в различном дизайне.

№КВ-01 Рассчитать стоимость

№КВ-02 Рассчитать стоимость  

№КВ-03 Рассчитать стоимость  

№КВ-04 Рассчитать стоимость  

№КВ-05 Рассчитать стоимость  

№КВ-06 Рассчитать стоимость  

№КВ-07 Рассчитать стоимость  

№КВ-08 Рассчитать стоимость  

№КВ-09 Рассчитать стоимость  

№КВ-10 Рассчитать стоимость  

№КВ-11 Рассчитать стоимость  

№КВ-12 Рассчитать стоимость  

№КВ-13 Рассчитать стоимость  

№КВ-14 Рассчитать стоимость  

№КВ-15 Рассчитать стоимость  

№КВ-16 Рассчитать стоимость  

№КВ-17 Рассчитать стоимость  

№КВ-18 Рассчитать стоимость  

№КВ-19 Рассчитать стоимость  

№КВ-20 Рассчитать стоимость  

№КВ-22 Рассчитать стоимость  

№КВ-23 Рассчитать стоимость  

№КВ-24 Рассчитать стоимость  

№КВ-25 Рассчитать стоимость  

№КВ-26 Рассчитать стоимость  

№КВ-27 Рассчитать стоимость  

№КВ-28 Рассчитать стоимость  

№КВ-29 Рассчитать стоимость  

№КВ-30 Рассчитать стоимость  

№КВ-31 Рассчитать стоимость  

№КВ-32 Рассчитать стоимость  

№КВ-33 Рассчитать стоимость  

№КВ-34 Рассчитать стоимость  

№КВ-35 Рассчитать стоимость  

№КВ-36 Рассчитать стоимость  

№КВ-37 Рассчитать стоимость  

№КВ-38 Рассчитать стоимость  

№КВ-39 Рассчитать стоимость  

№КВ-40 Рассчитать стоимость  

№КВ-41 Рассчитать стоимость  

№КВ-42 Рассчитать стоимость  

№КВ-44 Рассчитать стоимость  

№КВ-45 Рассчитать стоимость  

№КВ-46 Рассчитать стоимость  

№КВ-47 Рассчитать стоимость  

№КВ-48 Рассчитать стоимость  

Каждый из представленных образцов калиток и ворот мы изготавливаем по индивидуальным размерам.

Чтобы уточнить детали заказа, позвоните нам в офис. Мы приготовили примеры выполненных решений и готовы разработать уникальные дизайнерские проекты.

Кованые ворота – это конструкции, которые первыми встречают гостей вашего дома. Кроме непревзойденной эстетической ценности, эти изделия отличаются прочностью, надежностью и долговечностью.

Кованые ворота нашего производства – это не только самостоятельная часть ограждения. Наши дизайнеры подберут для вашего участка элементы в одном стиле дизайна или сочетающиеся в едином ансамбле. Например: красиво смотрится сочетание каменных заборов и фасадов домов на фоне металлических ворот и заборов, оформленных элементами художественной ковки.

Мы изготовим оригинальные решения, которые будут реализованы только на ваших кованых воротах и калитках. Уникальность этих шедевров гарантирована. Ваши соседи и гости будут в восхищении от неповторимого стиля экстерьера ещё при входе на участок.

От чего зависят цены на кованые ворота и калитки?

Важно! Стоимость кованых ворот и калиток зависит от сложности их конструкции и нюансов последующего монтажа. Чтобы уточнить особенности заказа изделий художественной ковки, позвоните по телефону нашей компании!

Вид конструкции	Цена, р./м
Сварная	от 300
Кованая	от 1200
Художественной ковки	от 1500
Авторской работы	от 2000

Уточнить цены можно по телефону: С понедельника по воскресенье с 9:00 до 21:00

Наши основные преимущества

• Опыт нашей компании в художественной ковке – более 15 лет. За это время наши специалисты изготовили тонны разнообразнейших изделий, начиная от мельчайших элементов и заканчивая полнокомплектными конструкциями. Вы получаете готовые кованые ворота и калитки с гарантией качества!
• Наши дизайнеры разработают проект, который лучше всего подойдет для вашего участка. Для проведения измерений наши мастера выезжают на объекты по Москве. На месте они уточняют нюансы, предлагают варианты конструкций и выгодные варианты для реализации проекта.

Совет! Мы изготавливаем все виды кованой продукции для дома: лестницы, мебель, решетки, балконы – всё, что необходимо для оформления интерьера и экстерьера любого объекта.

• Мы выполняем покраску и патинирование кованых изделий. Такие ворота и калитки смотрятся особенно эффектно! Кроме того, это гарантирует надежную антикоррозионную защиту и долгие годы беспроблемной эксплуатации.
• Мы выполняем не только изготовление, но и монтаж металлоконструкций. Все работы под ключ! Заказчику не нужно заниматься поиском других организаций. С нами вы экономите время! Мы закупаем необходимые материалы, выполняем доставку готовых изделий и гарантируем качественный монтаж от профессионалов. Для распашных кованых ворот мы устанавливаем автоматику. Для всех видов конструкций предусмотрено гарантийное обслуживание.
• Для всех, кто любит изделия утонченной старины, наши мастера предлагают уникальные конструкции. Это решения, выполненные в эффектном стиле средневековых ограждений.

В видео показаны интересные примеры готовых кованых ворот и калиток.

Если вы ищете кованые ворота и калитки – обращайтесь к профессионалам. Звоните, уточняйте расценки и заказывайте услуги от специалистов в области художественной ковки!

Уточнить цены можно по телефону: С понедельника по воскресенье с 9:00 до 21:00

Одно дело доказать, что фото фальшивое. Доказать, что это не так, — это еще один

Наука и технологии | Аутентификация изображений

Но это важно для репортажей о военных преступлениях

9 января 2023

T шляпа правда первая жертва войны это старый афоризм. Одним из недавних примеров является распространение изображений и видео того, чего не было в войнах, подобных тем, что сейчас идут на Украине и в Сирии. Некоторые из них являются откровенными подделками. Другие представляют собой измененные версии честно записанного материала. В прошлом году появилось сфальсифицированное видео, на котором президент Украины Владимир Зеленский, по-видимому, говорит украинским солдатам сдаться.

Послушайте эту историю. Наслаждайтесь аудио и подкастами на iOS или Android.

Ваш браузер не поддерживает элемент

Послушайте эту историю

Экономьте время, слушая наши аудио статьи, одновременно выполняя несколько задач одновременно. Это для того, чтобы использовать их вездесущность, чтобы поставить под сомнение правдивость неудобных картинок, которые реальны.

Вскоре после того, как Россия вторглась в Украину в прошлом году, например, Ассошиэйтед Пресс опубликовало видео, на котором врачи не могут реанимировать девочку, пострадавшую при обстреле Мариуполя. Кадры вскоре появились на российском телевидении с пометкой «фейк». Поскольку трудно доказать обратное (то есть, что материал не был подделан), такие доказательства могут быть оспорены, возможно, даже в суде, и в результате обвинения в преступлениях, основанные на этих доказательствах, могут не прижиться.

Таким образом, было бы полезно установить подлинность цифровых изображений. И один теперь доступен. Системы предупреждения «стекло к стеклу» создают специальные программные «экосистемы», в рамках которых фотографии и видео могут быть сняты, сохранены и переданы таким образом, чтобы предупреждать зрителей об изменениях, независимо от того, когда и где эти изменения вносятся на пути изображения от объектив к экрану.

Тарелка с гашишем

Одна из таких систем была разработана благотворительной организацией EyeWitness to Atrocities, базирующейся в Лондоне. Приложение по своей сути делает две вещи. Во-первых, когда фото или видео снимается телефоном с этим приложением, оно записывает время и место события, о чем сообщают трудно отрицаемые электронные свидетели, такие как Спутники GPS и близлежащие вышки мобильной связи и сети Wi-Fi. Это называется контролируемым сбором метаданных и является более безопасным, чем сбор таких метаданных с самого телефона, поскольку настройки времени и местоположения телефона могут быть изменены.

Во-вторых, приложение считывает всю цифровую последовательность изображения (нули и единицы, которые его представляют) и использует стандартную математическую формулу для вычисления буквенно-цифрового значения, известного как хеш, уникального для этого изображения. После всего этого он помещает метаданные и хэш в файл, называемый набором пробных данных, который отделен от изображения, и отправляет зашифрованную копию изображения и его комплект пробных данных на специальный сервер.

Венди Беттс, директор EyeWitness to Atrocities, описывает этот сервер как хранилище цифровых улик. Если подлинность изображения необходимо проверить, достаточно повторно отсканировать его цифровую последовательность, пересчитать его хэш, а затем запросить репозиторий, содержит ли он идентичный хеш. Если даже один пиксель изображения был изменен, пересчитанный хэш не будет соответствовать оригиналу. Если они совпадают, значит, изображение не подвергалось ретуши.

В качестве дополнительной услуги около 80 юристов, каждый из которых работает на благотворительность бесплатно по несколько часов в неделю, просматривают поступающие изображения. Они упаковывают те, которые, как представляется, фиксируют нарушения в досье, которые затем направляются в органы прокуратуры, включая Европол (правоохранительное учреждение Европейского Союза), Международный уголовный суд и Генеральную прокуратуру Украины.

Андрей Костин, сам генеральный прокурор, является поклонником системы eyeWitness — и не только потому, что она обеспечивает необходимую суду надежность достоверности. Ему также нравится тот факт, что это помогает преодолеть второе препятствие на пути его усилий: страх свидетелей быть разоблаченными.

Установление связей

В районах Украины, оккупированных Россией, это серьезный риск. Если солдаты, дежурящие на контрольно-пропускном пункте, например, обнаружат в чьем-то телефоне видео-доказательства военных преступлений, собранные этим человеком, последствия могут быть серьезными. Чтобы этого не произошло, значок приложения не раскрывает его назначение. Более того, если его затем прослушивает проверяющий чиновник и вводит неверный код доступа, открывается обычная фотогалерея телефона. Марина Слободянюк, ведущий следователь киевской правозащитной группы Truth Hounds, так говорит о доказательствах нападений, которые она собрала с помощью eyeWitness: «Даже если меня поймают… до них никто не доберется».

Первая версия системы eyeWitness, доступная бесплатно, была выпущена в 2015 году, поэтому большинство ошибок уже устранено. Покупка в Украине резко возросла за последний год. Г-жа Беттс говорит, что из 40 000 материалов, полученных в 2022 году, которые ее команда считает важными для расследования, более 27 000 были отправлены из Украины.

Особенно активными пользователями являются полицейские и журналисты. Как и аналитики Украинского центра здравоохранения, киевского аналитического центра, который использует приложение для сбора доказательств атак на медицинские учреждения.

Компания eyeWitness не является единственным поставщиком комплексных услуг. The Guardian Project в Валгалле, штат Нью-Йорк, выпустил приложение для смартфонов под названием ProofMode. Как и eyeWitness, ProofMode объединяет метаданные контролируемого захвата и хэш изображения в набор пробных доказательств. Однако вместо того, чтобы управлять принимающим сервером, ProofMode использует репозитории, управляемые другими фирмами, такими как Google, которые регистрируют их наподобие нотариуса. Зрители изображения, снятого с помощью ProofMode, могут загрузить его на веб-сайт Guardian Project, который пересчитывает его хэш и проверяет репозитории на соответствие. Если его не удается найти, изображение объявляется измененным.

Вскоре проект Guardian добавит новую функцию — синхронность. Это свяжет местоположение и время захвата изображения с OpenStreetMap, онлайн-картографией мира, а также с подробным географическим отчетом о погоде в мире за последние несколько лет (какой из них еще предстоит решить). Это позволит легко проверить наличие несоответствий между местом и временем, по утверждению которого был сделан снимок, а также местным ландшафтом и погодными условиями в тот день. Идея, по словам Натана Фрейтаса, основателя Guardian Project, состоит в том, чтобы «синхронизировать изображения с реальным миром, каким он был». Он надеется установить связь и с другими базами данных, в том числе с теми, в которых фиксируется, когда и где происходили уличные протесты.

Третий оператор, Truepic из Ла-Хойи, Калифорния, использует более коммерческий подход. Благотворительные организации ничего не платят за использование его программного обеспечения, но компании, которые используют его, чтобы следить за такими вещами, как цепочки поставок, прогресс на строительных площадках, соблюдение условий кредита, а также местонахождение и состояние дорогостоящего оборудования, должны быть в тупике.

Truepic предоставляет две услуги. Один сканирует смартфоны на наличие вредоносных программ, предназначенных для облегчения фальсификации метаданных. В других случаях речь идет о так называемых ретрансляционных атаках, при которых фальсифицированное изображение фотографируется для создания нового изображения, в коде которого отсутствуют следы вмешательства. Мунир Ибрагим, когда-то член дипломатического корпуса Америки (служил, inter alia , в Дамаске, рассаднике фотографического обмана), а теперь глава отдела по связям с общественностью в Truepic, уклончиво говорит о том, как это делается. Но хитрость, отмечает он, заключается в том, чтобы искать признаки того, что все пиксели изображения запечатлели однородно плоскую поверхность.

В 2021 году Truepic объединила усилия с Adobe, ARM , BBC , Intel и Microsoft, чтобы сформировать Коалицию за происхождение и подлинность контента ( C2PA ). Это попытка создать набор технологических стандартов аутентификации изображений для производителей аппаратного и программного обеспечения. Цель состоит в том, чтобы избавиться от необходимости возиться со специальными приложениями. Вместо этого коалиция хочет, чтобы сбор метаданных, хэширование и передача данных в репозитории происходили за кулисами и без лицензионных отчислений.

Если бы стандарты C2PA получили широкое распространение, даже веб-браузеры могли бы проверять онлайн-репозиторий хэшей и выводить предупреждения на изображения, не соответствующие совпадениям. В конце концов, хэши могут автоматически распределяться по регистрам блокчейна. Лаборатория Starling в Стэнфордском университете проводит испытания такой системы.

Препятствия, однако, остаются. Джонатан Дотан, директор-основатель Starling Lab, особо выделяет одну из них. Потенциально эта технология может позволить авторитарным режимам идентифицировать устройства и, следовательно, людей, которые сделали разоблачающие снимки. Исследователи, по его словам, должны сначала найти способ сделать такое отслеживание невозможным. Прозрачность — это очень хорошо, но даже хорошие парни признают, что иногда ее избыток может быть слишком хорош. ■

Интересуетесь миром? Чтобы получать удовольствие от нашего расширяющего кругозор научного освещения, подпишитесь на Simply Science, наш еженедельный информационный бюллетень только для подписчиков.

Эта статья появилась в разделе «Наука и технологии» печатного издания под заголовком «Что есть истина?»

Наука и технологии 14 января 2023 г.

• Одно дело доказать, что фотография фальшивая. Доказать, что это не так, — еще одно
• Богомол нападает на птенца
• Личинки ос, которые живьем поедают тлю, могут спасти урожай яблок
• Что является причиной браконьерства на слонов?
• Римское гражданское строительство: уроки для современного мира

Из выпуска от 14 января 2023 г.

Откройте для себя истории из этого раздела и другие в списке содержания

Ознакомьтесь с изданием

Повторно используйте этот контент

Обнаружение подделки изображения.

Использование возможностей CNN для обнаружения… | by Vishal Singh

С появлением социальных сетей, таких как Facebook и Instagram, за последнее десятилетие резко увеличился объем графических данных. Использование программного обеспечения для обработки изображений (и видео), такого как GNU Gimp, Adobe Photoshop, для создания обработанных изображений и видео является серьезной проблемой для интернет-компаний, таких как Facebook. Эти изображения являются основными источниками фейковых новостей и часто используются злонамеренными способами, например, для разжигания толпы. Прежде чем принимать меры на основании сомнительного изображения, мы должны проверить его подлинность. Технический комитет IEEE по криминалистике и безопасности информации (IFS-TC) запустил в 2013 году задачу по обнаружению и локализации криминалистики, First Image Forensics Challenge, чтобы решить эту проблему. Они предоставили открытый набор данных цифровых изображений, состоящий из изображений, сделанных при различных условиях освещения, и поддельных изображений, созданных с использованием таких алгоритмов, как:

• Content-Aware Fill и PatchMatch (для копирования/вставки)
• Content-Aware Healing (для копирования/вставки и совмещения)
• Clone-Stamp (для копирования/вставки)
• Вырезание швов (перенацеливание изображения)
• 3 Окрашивание (восстановление изображения поврежденных деталей — частный случай копирования/вставки)
• Альфа-матирование (для склеивания)

Задача состояла из 2-х этапов.

1. На этапе 1 участвующие команды должны были классифицировать изображения как поддельные или нетронутые (никогда не подвергавшиеся манипуляциям)
2. Этап 2 требовал от них обнаружения/локализации областей подделки в поддельных изображениях

Этот пост будет посвящен подходу глубокого обучения для решения первого этапа задачи. Будет проработано все, от очистки данных, предварительной обработки, архитектуры CNN до обучения и оценки.

В эпоху, предшествующую глубокому обучению искусственного интеллекта, то есть до конкурса Image Net в 2012 году, исследователи в области обработки изображений разрабатывали ручные функции для решения задач обработки изображений в целом и классификации изображений в частности. Одним из таких примеров является ядро ​​Собеля, используемое для обнаружения границ. Набор криминалистических инструментов изображения, использованных ранее, можно сгруппировать в 5 категорий, а именно

1. Методы на основе пикселей, которые обнаруживают статистические аномалии, возникающие на уровне пикселей
2. Методы, основанные на формате, которые используют статистические корреляции, вносимые определенной схемой сжатия с потерями или встроенная постобработка
3. Методы, основанные на физике, которые явно моделируют и обнаруживают аномалии в трехмерном взаимодействии между физическими объектами, светом и камерой
4. Методы на основе геометрии, позволяющие измерять окружающие объекты и их положения относительно камеры

основанные на характеристиках изображения, то есть визуальная информация, представленная на изображении. CNN вдохновлены зрительной корой. Технически эти сети предназначены для извлечения признаков, значимых для классификации, то есть таких, которые минимизируют функцию потерь. Параметры сети — веса ядра изучаются Gradient Descent, чтобы генерировать наиболее отличительные признаки из изображений, переданных в сеть. Затем эти функции передаются на полносвязный слой, который выполняет последнюю задачу классификации.

После просмотра нескольких поддельных изображений стало очевидно, что обнаружение поддельных областей с помощью зрительной коры головного мозга человека возможно. Таким образом, CNN — идеальная модель глубокого обучения для этой работы. Если человеческая зрительная кора может это обнаружить, то сеть, специально разработанная для этой задачи, обладает большей мощностью.

Перед тем, как перейти к обзору набора данных, необходимо разъяснить используемую терминологию.

• Поддельное изображение: изображение, которое было обработано/подправлено с использованием двух наиболее распространенных операций манипуляции, а именно: копирования/вставки и объединения изображений.
• Исходное изображение: Изображение, которое не подвергалось манипуляциям, за исключением изменения размера, необходимого для приведения всех изображений к стандартному размеру в соответствии с правилами конкурса.
• Объединение изображений: Операции объединения могут объединять изображения людей, добавлять двери в здания, добавлять деревья и автомобили на парковки и т. д. Объединенные изображения также могут содержать части, полученные в результате операций копирования/вставки. Изображение, принимающее сплайсированную часть, называется «основным» изображением. Части, соединяемые вместе с изображением-хозяином, называются «инопланетянами».

Полный набор данных как для первого, так и для второго этапа можно найти здесь. Для этого проекта мы будем использовать только набор поездов. Он содержит 2 каталога: один содержит поддельные изображения и соответствующие им маски, а другой содержит исходные изображения. Маска поддельного изображения — это черно-белое (не в градациях серого) изображение, описывающее склеиваемую область поддельного изображения. Черные пиксели в маске представляют собой область, в которой в исходном изображении были выполнены манипуляции для получения поддельного изображения, в частности, это область сплайсинга.

Пример поддельного изображения и соответствующей маски

Набор данных состоит из 1050 исходных и 450 поддельных изображений. Цветные изображения обычно представляют собой 3-канальные изображения, по одному каналу для каждого красного, зеленого и синего цветов, однако иногда может присутствовать четвертый канал для желтого. Изображения в нашем наборе данных представляют собой смесь 1-, 3- и 4-канальных изображений. После просмотра пары 1-канальных изображений, т.е. изображений в градациях серого, стало очевидно, что этих изображений

1. было очень мало, в числе
2. были потоки черного или синего цвета

Разработчики конкурса добавили эти изображения специально, так как им нужны были решения, устойчивые к такому шуму. Хотя некоторые из голубых изображений могут быть изображениями ясного неба. Следовательно, некоторые из них были включены, а другие отброшены как шум. Что касается четырехканальных изображений — они тоже не содержали никакой полезной информации. Это были просто сетки пикселей, заполненные нулевыми значениями. Таким образом, наш исходный набор данных после очистки содержал около 1025 изображений RGB.

Поддельные изображения представляют собой смесь 3-х и 4-х канальных изображений, однако ни одно из них не зашумлено. Соответствующие маски представляют собой смесь 1-, 3- и 4-канальных изображений. Извлечение признаков, которое мы будем использовать, требует информации только из одного канала масок. Таким образом, наш корпус поддельных изображений содержит 450 подделок. Затем мы разделили тренировочные тесты, чтобы оставить 20% из 1475 изображений для окончательного тестирования.

Набор данных в его текущем состоянии не подходит для обучения модели. Его необходимо преобразовать в состояние, которое хорошо подходит для поставленной задачи, т. е. для обнаружения аномалий на уровне пикселей, возникших в результате операций подделки. Взяв отсюда идеи, мы разработали следующую методологию для создания соответствующих изображений из предоставленных данных.

Для каждого поддельного изображения у нас есть соответствующая маска. Мы используем эту маску для выборки поддельного изображения вдоль границы склеиваемой области таким образом, чтобы обеспечить не менее 25% вклада как поддельной части, так и неподделанной части изображения. Эти образцы будут иметь отличительные границы, которые присутствуют только в поддельных изображениях. Эти границы должны быть изучены CNN, которую мы разрабатываем. Так как все 3 канала маски содержат одну и ту же информацию (фейковая часть изображения в разных пикселях), нам нужен только 1 канал для извлечения сэмплов.

Чтобы сделать границы еще более четкими, изображения в градациях серого были преобразованы в двоичные с использованием пороговой обработки Otsu (реализованной в OpenCV) после шумоподавления с использованием фильтра Гаусса. После этой операции выборка заключалась в простом перемещении окна 64×64 (с шагом 8) через поддельное изображение и подсчете нулевых (черных) пикселей в соответствующей маске и выборке в случае, если значение находится в определенном интервале. .

Границы в бинарной маске более четкие, чем в градациях серого

После выборки мы получили 175 119 патчей 64×64 из поддельных изображений. Чтобы сгенерировать 0 помеченных (нетронутых) участков, мы взяли примерно такое же количество образцов из подлинных изображений. Наконец, у нас было 350 728 патчей, которые были разделены на наборы для обучения и перекрестной проверки.

Теперь у нас есть большой набор исходных изображений хорошего качества. Пришло время поэкспериментировать с различными архитектурами CNN.

Первая архитектура, которую мы попробовали, была вдохновлена ​​​​архитектурой, приведенной в исходной исследовательской статье. У них были входные изображения размером 128×128×3 и, следовательно, большая сеть. Поскольку у нас вдвое меньший пространственный размер, наша сеть также была меньше. Это первая опробованная архитектура.

Первая архитектура

Здесь зеленые слои — сверточные, а синие — максимальный пул. Эта сеть была обучена на 150 000 образцов поездов (в целях тестирования) и 25 000 образцов для проверки. В сети было 8 536 параметров, что было относительно меньше по сравнению с образцами поезда, что позволяло избежать необходимости более агрессивного отсева. Коэффициент отсева, равный 0,2, применялся к сглаженному выпуску в 20 единиц. Мы использовали оптимизатор Adam со значением скорости обучения по умолчанию (0,001) и beta_1, beta_2. Примерно через ___ эпох результаты были следующими

Точность поезда: 77,13%, потери поезда: 0,4678

Точность проверки: 75,68%, потери проверки: 0,5121

огромная маржа. Тем не менее, эти цифры не так уж и плохи, учитывая тот факт, что мы не использовали абсолютно никаких знаний в области судебной экспертизы изображений (статистика пикселей и связанные с ней понятия), чтобы получить ___ точность невидимых данных.

Поскольку это была CNN, которая превзошла все классические алгоритмы машинного обучения в задаче классификации ImageNet, почему бы не использовать работу одной из этих мощных машин для решения поставленной задачи? В этом и заключается идея трансферного обучения. В двух словах, для решения нашей задачи мы используем веса предварительно обученной модели, которая, вероятно, была обучена на гораздо большем наборе данных и дала гораздо лучшие результаты при решении своей задачи. Другими словами, мы «переносим» изучение одной модели для построения нашей. В нашем случае мы используем сеть VGG16, обученную на наборе данных ImageNet, для векторизации изображений в нашем наборе данных.

Взяв отсюда идеи, мы попробовали 2 подхода

1. Использовать характеристики узких мест, выдаваемые VGG16, и построить неглубокую сеть поверх этого
2. Точная настройка последнего сверточного слоя модели VGG16+Shallow в (1) выше

Интуитивно понятно, что вариант 2 дал гораздо лучшие результаты, чем вариант 1. Мы испробовали несколько архитектур для неглубокой сети, прежде чем, наконец, пришли к этой

Архитектуре верхнего уровня. Это тензоры формы (2×2×512), поскольку мы использовали входные изображения 64×64.

Приведенная выше архитектура дала следующие результаты эпох (кроме регулярных обновлений Адама после каждой партии).

Пользовательское правило обновления

Второй подход требует тонкой настройки последних слоев. Здесь важно отметить, что мы должны использовать предварительно обученную модель верхнего слоя для точной настройки. Цель состоит в том, чтобы немного изменить уже изученные веса, чтобы лучше соответствовать данным. Если мы используем некоторые случайно инициализированные веса, небольшие вариации не принесут им никакой пользы, а большие вариации разрушат изученные веса сверточного слоя. Нам также нужна очень маленькая скорость обучения для точной настройки нашей модели (по той же причине, что упоминалась выше). В этом посте предлагается использовать оптимизатор SGD для тонкой настройки. Однако мы заметили, что Адам превзошел SGD в этой задаче.

Точно настроенная модель дала следующие результаты

Точность поезда: 99,16%, потери поезда: 0,018

Точность проверки: 94,77%, потери проверки: 0,30

Модель с небольшим переобучением, которую можно исправить, используя еще меньшую скорость обучения (мы использовали 1e-6).

Помимо VGG16, мы также попробовали узкие места моделей ResNet50 и VGG19, предварительно обученных на наборе данных Image-Net. Функции ResNet50 превосходят VGG16. VGG19 показал себя не очень удовлетворительно. Мы точно настроили архитектуру ResNet50 (последний слой свертки) аналогично архитектуре VGG16, используя ту же стратегию обновления скорости обучения, и это дало более многообещающие результаты с меньшей проблемой переобучения.

Точность поезда: 98,65%, потери поезда: 0,048

Точность проверки: 95,22%, потери проверки: 0,18 наборы проверки, то есть выборка поддельных изображений на границах с использованием их масок и выборка равного количества исходных изображений, имеющих одинаковые размеры. Точно настроенная модель VGG16 использовалась для прогнозирования меток для этих участков и дала следующие результаты:

Точность теста: 94,65%, Потеря теста: 0,31

ResNet50, с другой стороны, дала следующие результаты на тестовых данных

Точность теста: 95,09%, Потеря теста: 0,19

достойно выступает. У нас еще много возможностей для улучшения. Если можно будет генерировать больше данных за счет расширения данных (сдвига, изменения размера, поворота и других операций), возможно, мы сможем точно настроить больше слоев сетей SOTA.

В этом посте мы говорили об обнаружении поддельного изображения. Однако, как только поддельное изображение было обнаружено, мы должны определить поддельную область в этом изображении. Локализация области склеивания на поддельном изображении будет темой следующего поста. Весь код этой части можно найти здесь.

Вот и все для этого поста. Дайте мне знать о других хороших методах обнаружения поддельных изображений в разделе комментариев. До следующего раза… Прощай.

1. http://ifc.recod.ic.unicamp.br/fc.website/index.py?sec=5
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4806202
3. https:/ /www.youtube.com/watch?v=uihBwtPIBxM
4. https://medium.com/@gopalkalpande/biological-inspiration-of-convolutional-neural-network-cnn-9419668898ac
5. https://ieeexplore.