画像がフォトショップされたかどうかをどのように検出できますか？

JPGファイルを操作してコンテンツを変更したかどうかを確認したい。

私がフォトショップではないと考えていること：

• トリミング
• 回転
• （スケーリング）
• 画像解像度
• スマートフォンによる自動変更

私がフォトショッピングと考えるもの：

• 古い画像の一部の上に新しい画像を追加する
• 画像の一部のテキストを変更する

これを自動的に確認するにはどうすればよいですか？

（そして、すぐに使えるライブラリはありますか？）

https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetectionにあるエラーレベル分析の説明にあるエラーレベル分析は、1つの方法のようです。

ローカル圧縮率が異なる場合があることを利用します。そして、それでニューラルネットワークを訓練することは可能であるようです。

これまでのところこれがどれだけうまく機能するかを説明する論文は見つかりませんでした

実際、私は現在この分野に取り組んでいませんが、あなたの役に立つかもしれない過去のものを覚えています。JPGファイルは量子化を使用しているため、偽造の検出は非常に困難ですが、次のペーパーを読むことをお勧めします。

JPEG画像圧縮の偽造検出のパフォーマンス分析

改ざんされた画像は、整列（A-DJPG）または非整列（NA-DJPG）のいずれかの二重JPEG圧縮を提示するという仮説の下で、JPEG画像の元の領域と偽造された領域を区別するために提案されたフォレンジックアルゴリズム。以前のアプローチとは異なり、提案されたアルゴリズムは、二重圧縮アーティファクトの有無をテストするために疑わしい領域を手動で選択する必要はありません。提案されたアルゴリズムは、A-DJPGまたはNA-DJPGの両方の存在下で発生するアーティファクトを特徴付ける改善された統合統計モデルに基づいて、二重に圧縮される各8×8離散コサイン変換ブロックの確率を示す尤度マップを自動的に計算します。提案されたアプローチの有効性は、尤度マップのしきい値処理に基づいて検出器のパフォーマンスを評価することにより評価されました。さまざまなフォレンジックシナリオを検討しています。提案された方法の有効性はまた、実際の改ざんされた画像に対して行われたテストによって確認されます。提案されたベイジアンアプローチの興味深い特性は、他の種類の処理によって残されたトレースを処理するように簡単に拡張できることです。