湯文靜 王凌寒

江蘇省宿遷市公安局刑警支隊(duì)，江蘇 宿遷 223800

照片真?zhèn)涡澡b別初探

湯文靜 王凌寒

江蘇省宿遷市公安局刑警支隊(duì)，江蘇 宿遷 223800

當(dāng)今，數(shù)碼相機(jī)誕生了數(shù)碼照片、各種P圖軟件也隨之而來(lái)，所以出現(xiàn)了偽造照片；偽造照片的出現(xiàn)，使數(shù)碼照片的真實(shí)性大打折扣，因此，掌握辨別照片真?zhèn)蔚姆椒@得尤為重要。

照片；真?zhèn)?；鑒別

隨著數(shù)碼相機(jī)的普及、photoshop、光影魔術(shù)手、美圖秀秀等一系列圖像處理軟件的廣泛應(yīng)用，數(shù)字圖像已經(jīng)漸漸成為視聽(tīng)資料的重要組成部份，它在訴訟過(guò)程中起到越來(lái)越重要的作用。但起著重要作用的同時(shí)，由于圖片處理方法日趨簡(jiǎn)單、偽造圖像越來(lái)越普遍、仿真度也越來(lái)越高，因此，數(shù)字圖像存在著偽造方便，容易被篡改，且不易被識(shí)別和發(fā)現(xiàn)的缺陷。

一、偽造數(shù)字圖像的類型

常見(jiàn)的偽造照片的原始圖像大多是通過(guò)數(shù)碼相機(jī)拍攝、掃描儀掃描和網(wǎng)上下載等方式獲得。數(shù)字照片由于可在不同存儲(chǔ)介質(zhì)的存儲(chǔ)特點(diǎn)，使得圖片易于編輯、偽造，常見(jiàn)的偽造照片的類型有：

(一)拼接性偽造。即對(duì)不同照片的不同部位進(jìn)行拼接。如把照片A中的某一場(chǎng)景換至照片B中的某一場(chǎng)景形成新照片。

(二)添加性偽造。即在照片上添加某些內(nèi)容，比如在一張照片背景上添加某一人或物，證明此人或此物在此背景內(nèi)。

(三)裁減性偽造。即在照片上裁切掉某些內(nèi)容，比如刪掉照片中的某人或某物。

二、偽造數(shù)字圖像的方法

偽造照片一般都是采用不同的照片進(jìn)行編輯合成的，既然是不同的照片，其拍攝環(huán)境和光線就有不同之處，照片的亮度、反差、陰影與高光、色彩及色相飽和度也不相同，照片中人物表情、圖像細(xì)節(jié)、景深、透視關(guān)系更是不容易改變的。我們依據(jù)這幾點(diǎn)鑒別照片真?zhèn)涡缘姆椒ā?/p>

常用的檢驗(yàn)方法，一是計(jì)算機(jī)檢測(cè)法，二是人工畫面研判法。

計(jì)算機(jī)檢測(cè)法：大多是采用PC數(shù)據(jù)圖塊搜索、修飾特征自動(dòng)比對(duì)等，特點(diǎn)是自動(dòng)、客觀。

人工畫面研判法：是依據(jù)圖像信息為線索，根據(jù)人們的先知經(jīng)驗(yàn)對(duì)圖像做出的判斷。只要檢出一處變?cè)欤纯啥樽冊(cè)靾D像。人工畫面研判法是目前檢出變?cè)靾D像常用的檢驗(yàn)方法。

(一)計(jì)算機(jī)檢測(cè)法(數(shù)字圖像原始性檢驗(yàn))

1.原始圖像屬性的驗(yàn)證，包括數(shù)碼圖像EXIF“元數(shù)據(jù)”檢測(cè)，可顯示相機(jī)型號(hào)，曝光設(shè)置以及軟件修改的信息等。如Exif Show；ACDSEE；MagicEXIF(可反編，見(jiàn)圖1)。

2.設(shè)備痕跡的檢測(cè)，相機(jī)等設(shè)備生成圖像時(shí)會(huì)嵌入數(shù)據(jù)信息，專用的驗(yàn)證軟件能查看更完整的信息。包括型號(hào)參數(shù)，壓縮格式，優(yōu)化方式及CFA色彩濾鏡矩陣、CMOS信息，以及經(jīng)PS處理后留下的痕跡等。如佳能已推出工具“DVK-E2”，可針對(duì)性校驗(yàn)圖像是否被修改。

圖1 圖片被修圖軟件修改過(guò)的EXIF記錄

3.圖像的PC算法檢測(cè)，包括復(fù)制—粘貼檢測(cè)、雙重JPEG 壓縮重采樣檢測(cè)、模糊潤(rùn)飾檢測(cè)等?？赡軝z出變?cè)靾D像中的復(fù)制圖塊、圖塊邊沿修飾特征和再壓縮信息等。但對(duì)于質(zhì)量偏低的圖像可能產(chǎn)生誤檢。

4.光影不一致性的自動(dòng)檢出；由工具可檢測(cè)出圖像的不一致和修改痕跡。檢測(cè)估算包括場(chǎng)色調(diào)分析，邊緣定位、投影分析和光源投射方向分析等方法。目前仍有待工具設(shè)備和軟件的開(kāi)發(fā)支持。

如圖2這幅Paul Hansen的獲獎(jiǎng)新聞?wù)掌?，利用軟件測(cè)算法，發(fā)現(xiàn)存在光線矛盾。

圖2 Paul Hansen獲獎(jiǎng)新聞?wù)掌?/p>

5.專用分析軟件的檢測(cè)，如“JPEGsnoop”軟件可以檢測(cè)圖像原始性?！癐mage differential analysis” 軟件可以進(jìn)行圖像差異分析，檢出修改工具信息。另外已有針對(duì)Photoshop編寫出的檢測(cè)插件。

6.檢測(cè)篡改圖像的網(wǎng)站：如；檢測(cè)網(wǎng)站fotoforensics；[2]檢測(cè)網(wǎng)站 Izitru，在這里只需上傳可疑的圖片，網(wǎng)站會(huì)即時(shí)自動(dòng)進(jìn)行算法分析，反饋圖像是否原始圖像，及其是否被修改的概率值等。但似乎存在著誤檢率。

(二)人工畫面研判法(實(shí)物圖片真實(shí)性檢驗(yàn))

1.光影特性的檢驗(yàn)。同一場(chǎng)景，光線的投射方向應(yīng)該一致，光源會(huì)形成投影角度(陰影)、長(zhǎng)度和強(qiáng)弱的變化。觀測(cè)圖像中各景物投影差異，進(jìn)而檢出圖像變?cè)旌圹E特征。(見(jiàn)圖3)光線強(qiáng)時(shí)，其物體的影子就清晰分明，光源弱時(shí)陰影會(huì)較模糊。如圖3中，經(jīng)分析光線的投射方向就有明顯差異。

圖3 光影特性的檢驗(yàn)

2.透視規(guī)律檢驗(yàn)。景物通過(guò)鏡頭成像應(yīng)符合近大遠(yuǎn)小，近明遠(yuǎn)暗規(guī)律，同時(shí)應(yīng)符合“平行線有相同的滅點(diǎn)”，和“與地面平行的線交匯的滅點(diǎn)一定在地平線上”等成像透視規(guī)律。同時(shí)可依據(jù)透視規(guī)律，結(jié)合參照物，對(duì)畫面中的景物進(jìn)行高度、長(zhǎng)度、距離等項(xiàng)測(cè)量比對(duì)，檢出圖像變?cè)旌圹E特征。(見(jiàn)圖4)。

圖4 透視規(guī)律檢驗(yàn)

3.分析圖像邊緣。檢驗(yàn)鑒定中經(jīng)常遇到“艷照”類照片的鑒定，最常見(jiàn)的PS手法是“移花接木”，也就是換臉，因此對(duì)于臉部的鑒定尤其重要。比較簡(jiǎn)單的鑒定方法即放大照片，查看人頭部邊緣，如果是PS的照片可以明顯看出人頭部與背景的不同，觀察其虛實(shí)程度，觀察其噪聲分布，一般都能觀察出破綻。

4.利用Google圖片搜索。很多PS高手見(jiàn)過(guò)的各種素材已經(jīng)很多，而且對(duì)于相似素材的敏銳度非常高，例如圖5，通過(guò)觀察圖片顏色就能感覺(jué)到照片可能經(jīng)過(guò)處理了，圖中的云彩，看著非常眼熟，裁剪后，利用Google圖片搜索，能找到原圖，見(jiàn)圖6。這樣則證明圖五是PS的照片。當(dāng)然更多的時(shí)候Google圖片是搜索不到的。

圖5 PS照片 圖6 云彩原圖

三、討論

本文綜述性地介紹了幾種檢驗(yàn)數(shù)字照片是否PS的方法，軟件測(cè)試、軟件算法檢驗(yàn)一般作為輔助手段檢驗(yàn)，不能作為主要依據(jù)，還是需要檢驗(yàn)鑒定人員依據(jù)照片本身的特點(diǎn)，分析它的真實(shí)性。

對(duì)數(shù)字照片真實(shí)性的檢驗(yàn)，是一項(xiàng)難度很大的鑒定工作?？梢哉f(shuō)沒(méi)有一種方法能夠應(yīng)對(duì)所有的情況，這就需要檢驗(yàn)鑒定人員綜合運(yùn)用多種方法，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出正確的結(jié)論。在我們的實(shí)際工作中，可以使用排除法，因?yàn)檎J(rèn)定是真實(shí)照片條件非常苛刻，要滿足很多條件才能下結(jié)論，面對(duì)越來(lái)越高級(jí)的PS手段，我們常用的檢驗(yàn)方法也并不一定完全正確。對(duì)于數(shù)字照片的真實(shí)性檢驗(yàn)還有很多未知的領(lǐng)域需要我們不斷地探索，我們有理由相信，依靠技術(shù)的進(jìn)步，將會(huì)有更多更好的方法適用于法庭科學(xué)領(lǐng)域鑒定數(shù)字照片真實(shí)性領(lǐng)域。

[1]中華人民共和國(guó)公安部.GA/T916-2010.圖像真實(shí)性鑒別技術(shù)規(guī)范圖像真實(shí)性評(píng)價(jià)[M].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2011.

[2]公安部物證鑒定中心編.全國(guó)影像檢驗(yàn)技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C]，2015.

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