Dokazovanie toho, kde umelá inteligencia schybí, nie je úplne prosté. Musí si to prejsť mnohými fázami pozorného sledovania, skúšania a overovania. Za pomoci jednoduchých priamok, priesečníkov a vlastností geometrických útvarov, sa vieme dopracovať ku bezpochynému dôkazu, či fotka je produktom umelej inteligencie, alebo nie.
Študent: Martin Hovorka
E-Mail: hovorka9@uniba.sk
Študijný program: Aplikovaná informatika
Školiteľ: doc. RNDr. Martin Madaras, PhD
Dokument: Otvoriť PDF
Chcem aby táto práca slúžila ako príručkou na boj proti dezinformácii. Cieľ je najmä zistiť, kde umelá inteligencia zlyháva, a potom zaútočiť na tieto zraniteľnosti analýzou. Najviac zdajúce sa krehké oblasti sú teda vanishing pointy, zrkadlové odrazy a tiene. Čiže hlavným cieľom je rozobrať tieto vlastnosti od ich základov, aplikovať ich, a dospieť ku zrozumiteľnému a spoľahlivému záveru.
Paul Beardsley and David Murray. Camera calibration using vanishing points. In Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC). BMVA Press, 1992.
H. Farid. A survey of image forgery detection. IEEE Signal Processing Magazine, 26(2), 2009.
H. Farid. Photo forensics: Beyond the pixels. American Scientist, 105(5), 2017.
A. Gallagher and H. Farid. Image forgery detection. ACM Transactions on Graphics (TOG), 31(4), 2012
E. Kee, J. F. O’Brien, and H. Farid. Exposing photo manipulation with inconsistent shadows. ACM Transactions on Graphics (TOG), 32(3), 2013
Amped Software. How to reveal ai-generated images by checking shadows and reflections in amped authenticate. Forensic Focus, 2023. Accessed: 2025-06-09