Художественная ковка фото цена | Каталог изделий художественной ковки на заказ 2021 :: «СТУДИЯ КОВКИ’MD»

Мы сделаем ЛЮБЫЕ металлоизделия горячей кузнечной ковки в короткие сроки и по доступной цене

❖ Работаем напрямую без посредников ❖ Создаем на заказ художественную ковку любой сложности ❖ Минимизируем расходы ❖ Предоставляем работу «под ключ»

---

■ стоимость изделий зависит от сложности изготовления изделия, его формы и размера

* цены в каталоге указаны на базовую комплектацию изделий

Сортировка: НаименованиеЦенаПродажиАртикулСкидка %

0цена договорная

Изделие ковки ХК№01

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№02

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№03

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№04

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№05

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№06

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№07

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№08

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№09

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№10

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

0цена договорная

Изделие ковки ХК№11

Ширина: любой размер на выбор клиента
Высота: любой размер на выбор клиента

КОНСТРУКЦИЯ: кованая (горячая кузнечная ковка)

МАТЕРИАЛ: металл 10-50мм. художественная ковка

 

---

Студия художественной ковки. Изготовление кованых изделий для интерьера и экстерьера.

обращайтесь к нам! Если вам надо сделать красивые кованые изделия горячей кузнечной ковки для вашего дома — это наш профиль и вы пришли по адресу. Художественная ковка от профессиональных кузнецов =100% результат! Опыт работы — 26лет!
Кованые ворота, ограды, перила, лестницы «под ключ» от 720(р/м²)
Ручная ковка по вашему эскизу! Бесплатная консультация специалиста

Художественная ковка фото и картинки

/

/

Художественная ковка фото и картинки

Если вы любите силу металла и изысканность его форм, то подборка с изделиями из кованого металла не оставит вас равнодушными.

Как вы видите, на фото изображены различные предметы обихода и интерьера, полностью состоящие из кованого металла, либо включающие в себя его часть. Художественная ковка отлично вписывается в интерьер, добавляя обычным предметам шарм, нотки романтизма и старины. Как видите, коваными могут быть решетки, заборы, ножки мебели, спинки кроватей, основания и подставки под фонари и многое другое.

Кованые изделия можно красить в любой цвет, однако классическим вариантом считаются черные кованые изделия.

Кованые изделия вот уже на протяжении многих лет не выходят из моды, это своеобразная классика стиля, которая подчеркивает экстерьер любого участка. Примечательно и то, что кованые изделия удачно вписываются практически в любой интерьер комнаты.

На страницах фотогалереи сайта kovka-svarka.net вы можете увидеть различные картинки, на которых есть художественная ковка.

Снимки кузниц, кузнечного оборудования и инструмента для ковки металла и тому подобного смотрите в этом разделе.

Также вы можете сами прислать снимки работ, своих или своей фирмы, и они будут размещены с указанием вашего авторства. (См. здесь: Опубликовать свои работы или стать автором)

Эскизы ковки от дизайнеров и художников позволяют создать общее представление о будущей готовой работе и внешнем виде художественной ковки любой сложности, производимой опытными мастерами на современном оборудовании. Принятие с согласование заказа в обязательном порядке содержит выбор стиля и общего направления в художественном оформлении каждого создаваемого шедевра, что превращает его в настоящий предмет искусства.

Украшая фасады и входные группы домов, придомовую территорию или приусадебный участок, внутренние помещения хозяйственных и жилых зданий по собственному усмотрению можно получить оригинальный и замысловатый проект. Используя существующие наработки и стандартные шаблоны, существует возможность подчеркнуть оригинальность декора, добавив в него нотки и акценты роскоши в сочетании с практичностью.

Чертежи и рисунки кованых аксессуаров.

Материализация творческой мысли невозможна без создания идеи и воплощения ее в металле кузнецами, тщательной проработке всех деталей, которые украсят и дополнят основной каркас любого предмета интерьера или экстерьера. Эскизы ковки включают разнообразные формы и стилистики, детальную прорисовку узоров и орнаментов, помогают определить соответствие стиля и воссоздать композицию из нескольких изделий.

художественная ковка элементов откатных и распашных оград для дома и кладбища в картинках и эскизах

Желание быть в безопасности привело к тому, что сегодня любой земельный участок первым делом ограждается от посторонних. Высокий и надежный забор наилучшим образом способен скрыть дом и лужайку не только от проникновения нежелательных лицо, но и от взглядов любопытных прохожих. Но как в таком случае передать и подчеркнуть собственную уникальность и утонченность? Лучшим способом сделать это станут кованые ворота, которые вот уже много веков являются идеальным образцом вкуса, изысканности и статуса владельца дома.

Металлические узоры всегда оставались роскошью, поскольку для их производства необходимо множество сил, времени и мастерства художника. И сегодня на фото кованые ворота создают ощущение элитарности, уникальности и изящества. Это произведение искусства, которое в современном мире подчеркивает статус владельца дома. При явном эстетическом преимуществе, такие конструкции обладают отличными защитными свойствами, поскольку отличаются прочностью и надежностью. Нарастающая популярность связана еще и с тем, что ковка превосходно сочетается с любыми другими материалами:

1. деревом;
2. металлом;
3. поликарбонатом.

Для создания гармоничного дизайна используют не только кованые ворота и калитки, но и другие элементы для украшения дома, приусадебного участка и дизайна помещений. Ковку выбирают за ее универсальность. Она одинаково отлично смотрится и с усадьбой в классическом стиле, и с современным домом, и даже с более редкими стилями: хай-тек, кантри и др. Главное выбрать подходящий дизайн, декоративные элементы, а также цвет краски для конструкции, чтобы гармонично сочетать ее с остальными постройками на участке.

Виды кованых ворот

Главная функция любой ограждающей конструкции – защитная. Она должна исключить несанкционированное проникновение на территорию, защищаемую забором. А для гостей и хозяев дома устанавливают ворота, через которые они могут беспрепятственно проходить на участок. Откатные кованые ворота представляют собой единое полотно, которое откатывается в сторону, вдоль забора. Для этого необходимо обеспечить ему беспрепятственное движение. На створку устанавливают автоматику, которая позволяет пользоваться пультом дистанционного управления.

Более распространенный и практичный вид ворот с элементами ковки – распашные. Они не потребуют никакого дополнительного пространства, удобны в использовании, а также легки в ремонте. Это традиционная конструкция, которая проверена временем. Покупатели предпочитают именно такой вид створок, поскольку они не имеют никаких ограничений. Можно выбирать любые декоративные элементы, сочетать их с различными материалами, подбирать различные вариации декора, размера и формы. Словом, распашное полотно дает больше свободы для выбора и не имеет строгих ограничений по размещению и применению.

Однако и на распашные кованые ворота устанавливают автоматику, чтобы облегчить ежедневную эксплуатацию. И это еще одно неоспоримое преимущество, которое убеждает все большее число людей выбирать утонченные металлические узоры для своих участков. Ведь сегодня это лучший способ заявить о своей респектабельности и статусе, когда за высоким забором спрятаны дома и участки. Ворота остаются визитной карточкой своих владельцев, являясь украшением не только жилых участков, но и промышленных территорий, а также офисов компаний.

Область применения

В многочисленных каталогах можно найти разнообразные фото ворот из ковки. Сегодня их предлагает все большее число компаний. Все они создают уникальные и неповторимые варианты конструкций, позволяя воплотить мечту своих клиентов в реальность. Покупателям же остается лишь выбрать понравившийся эскиз и заказать производство ворот. От сложности и объемов работы будет зависеть и время изготовления. А поскольку ковку можно использовать в любой области, то и сфера их применения очень широка.

Наиболее популярна художественная ковка на воротах и калитках, их фото занимают большую часть всех каталогов. Именно эти элементы чаще обычного украшают металлическим кружевом, ведь они придают даже стандартному и скучному забору торжественный и утонченный вид. При этом необязательно делать весь забор с элементами ковки. Достаточного только ограничиться калиткой, чтобы изменить внешний вид всего участка. А главное – вы сможете сочетать на воротах сразу несколько материалов, чтобы сделать их максимально практичными. Дополнительные материалы придадут конструкции надежности или же скроют все происходящее на участке от посторонних глаз.

Но на этом области их применения не заканчиваются. Очень часто используют кованые ворота на кладбище, чтобы оградить определенный участок. Это может быть невысокая калитка, которая все же даст точно понять, где находятся границы земли. Многовековая практика использования таких изделий позволяет сегодня создавать действительно неповторимые и разнообразные узоры, которые хранят в себе величественность и благородство металла. Нет никаких ограничений в применении ковки при обустройстве участка. Производственные здания, офиса и жилые дома – везде такие узоры смотрятся одинаково красиво.

Возможная комплектация и дополнительные опции

Для удобства использования и создания действительно неповторимых экземпляров производители предлагают своим клиентам дополнительные опции. Наиболее популярные и востребованные из них:

• встроенная калитка;
• автоматика.

Калитка позволяет не открывать всю створку каждый раз, когда человеку необходимо пройти. Она увеличивает ресурс ворот из ковки, фото которых с калиткой выглядят также красиво, как и без нее. Некоторые клиенты предпочитают выносить ее за пределы ворот, делая отдельный вход для людей. Встроенная калитка повлияет на цену заказа, увеличив стоимость, а также усложнив конструкцию полотна.

При частом использовании многие клиенты сразу же просят установить автоматику для удобной эксплуатации. Кованые заборы и ворота с автоматическим открытием применяют, как правило, на участках, где постоянно проживают люди. Им приходится ежедневно пользоваться воротами, в любую погоду уезжать на работу, поэтому в таких случаях автоматика позволяет без лишних неудобств открывать и закрывать створки. Делают это при помощи пульта дистанционного управления, которым можно пользоваться и в доме, и в машине. С ним можно не бояться снега, сильного ветра или дождя.

Дизайн кованых ворот и калиток

Для заказа компании-производителю необходимо предоставить эскиз кованых ворот. С этого и начинается вся работа. Однако зачастую на этом этапе и возникают первые трудности, поэтому фирмы предлагают своим клиентам уже готовые эскизы. Их еще называют типовыми, поскольку они были разработаны давно, а на их основе было выполнено множество заказов. Такое решение не даст вам уверенности в уникальности, однако в любой проект можно внести некоторые правки, чтобы придать своему полотно оригинальный дизайн. Типовой проект — это самый дешевый и простой способ получить желанные изделия для своего дома.

Вы также можете показать картинку понравившихся кованых ворот мастеру, чтобы тот сделал для вас копию. Такая работа уже потребует большего количества времени и сил мастера, поэтому и стоить будет дороже. Третий способ – работать с изготовителем по уникальному эскизу. Его можно разработать самостоятельно или же обратиться за помощью к дизайнеру. Практически каждая компания, которая работает с ковкой, имеет в своем штате профессионалов, которые совместно с клиентами разрабатывают неповторимые макеты будущих ворот. Это достаточно дорогой способ, однако именно он даст вам уверенность в том, что только вы будете являться обладателем уникального узора и декора.

В любом случае, как видно по снимкам из фотогалереи, кованые ворота и калитки являются лучшим воплощением изысканного вкуса, утонченного дизайна и неповторимого внешнего вида забора. Они отлично сочетаются с любыми материалами, гармонично смотрятся в любом стиле и являются настоящим произведением искусства. Мы ждем ваших отзывов и мнений относительно кованых ворот в комментариях.

Художественная ковка металла своими руками картинки

Автор perminoviv На чтение 4 мин. Опубликовано 05.02.2018

Красивые и качественные кованые изделия всегда вызывают восторг и немалый интерес. В последнее время, все больше и больше людей хотят овладеть огненным делом.

Мастера такой древней профессии – кузнецы.

Обучится кузнечному ремеслу возможно разными способами. А после, можно обустроить в гараже или сарае место для ковки металла и разбавлять дизайн жилья коваными предметами своими руками.

В интернете, или книгах можно найти различные фото элементов ковки металла или уже готовых изделий, которые можно использовать за основу.

Про кузнецов

Занимается таким искусством кузнец художественной ковки – специально обученный мастер по обрабатыванию металла с целью создания различных красивых изделий для дома.

Это могут быть подсвечники, дизайнерские украшения, перила лестниц, ворота, двери и многое другое.

Каждый кузнец должен уметь делать:

• Сварку,
• Ковку,
• Литье,
• Термическую обработку.

Также, мастер должен знать свойства обработки металла, режимы нагревания стали, технику безопасности, методы обработки металла.

У многих возникает вопрос, какой человек наиболее подходит для такой работы? Конечно, сильный человек с хорошим зрением, способностью переносить высокие температуры, трудоголик и стойкий к физическим нагрузкам.

Мастер должен владеть фантазией и желанием делать долговечные предметы. Многие находят музу при просмотрах ковки металла в картинках или видеозаписях.

Учтите, многие кузнецы сталкиваются с заболеваниями спины, поскольку много времени проводят в наклонном положении.

Важность профессии

Как и любая другая профессия, кузнечное ремесло появилось много-много лет назад и сразу заняло место одной из важнейших профессий.

Такие мастера ценились в хозяйстве и в искусстве.

Разумеется, что на сегодняшний день значимость такого мастера не так высока, поскольку изготавливать металлические изделия может не только кузнец. Однако, различные декоративные предметы – элементы декора – могут быть выполнены только руками.

Кузнечному ремеслу можно обучиться многими способами и встретить такого мастера можно в каждом регионе страны, ведь кто, как не он, разбавит обыденность в обстановке дома?

Кузнецы, должны создавать уникальные вещи, чтобы добавлять дому уюта и утонченности. При этом, не обязательно заполнять коваными изделиями весь дом – нужен небольшой штрих, который и станет «изюминкой».

Чуть ниже представлен процесс художественной ковки металла своими руками в картинках.

С древних времен каждый кузнец владел своими секретами обработки металлов.

В наши дни можно использовать стандартные методы работы с металлическими материалами в небольших мастерских или цехах.

 

Многие мастера при работе с предметами прибегают к сварке металлов.

Для сварки металла лучше всего иметь спецодежду, а также другие средства защиты.

Ковка по металлу, фото показывающее как можно сделать кованые ворота для частного дома.

При помощи сварки можно также сделать небольшие элементы на изделии.

На фото видно мастера в работе, который при помощи сварки работает с металлом.

Холодная ковка металла, фото изображающее уже созданные по заготовках детали.

Кованые изделия-результаты

Картинки ковки металлов показывают только мастеров в работе с большими предметами, а ниже предоставлены фотографии уже готовых уникальных предметов для украшения домов.

Металлические розы всегда пользуются популярностью среди людей, желающих поставить кованое изделие у себя в жилье.

Довольно часто можно встретить своего рода навесные декорации, используемые в качестве украшений или дополнений на кованые решетки к дверям, окнам или оградам.

Немаловажную роль в доме играют и кованые подсвечники – своего рода символы достатка хозяина.

Уникальные подсвечники для дома, выполнены мастером своего дела.

Такой небольшой паучок внесет в ваш дом эффект уникальности.

Уникальные кованые вставки способны разнообразить любой интерьер.

Иногда кованые украшения, можно использовать и в «других» целях.

Кованые ворота всегда считались украшением для особняков богатых людей – в наше время доступны каждому желающему.

Металлические фонари – непростое украшение для дома, которое радует глаз вечерами.

Часто, что в старинных домах, что в современных постройках можно увидеть фонари выполнены из металла, как символ роскоши и долговечности.

Особой популярностью пользуются подставки для цветов в виде велосипедов.

Птицы-украшения из металла, подходят в абсолютно любой сад.

Вот такое простое кованое украшение можно сделать своими руками.

Картинки ковки металла многим помогают найти что-то новое, что могло бы в будущем украсить их дом, а многих подталкивают к изучению такого ремесла.

фото удобных предметов для сада на нашем сайте

Провести время с семьей, в компании друзей или в уединении намного удобнее и приятнее, если на участке есть кованые скамейки и лавочки. Фото таких изделий, окруженных шикарными цветами или расположенных возле мангала, наверняка навевают мысли о спокойном отдыхе рядом с природой.

«Завод изделий благоустройства» предлагает вам отличную возможность выбрать удобную и красивую лавку по разумной цене.

Кованые скамейки, столы и стулья – это предметы не только для уличного использования!

В качестве функциональных предметов интерьера используются кованые обеденные группы, мебель для кухни, столики для прихожей и гостиной. Разумеется, ковку стоит умело сочетать со стеклом, деревом, текстилем и даже пластиком.

Кованые скамейки для прихожей, умело подобранные настенные светильники, вешалки, оформление для зеркала, полки для обуви помогут вам создать единый стиль, подчеркивающий вашу состоятельность и безупречный вкус. Ковка может быть использована практически в любом стиле, тем более, что среди наших эскизов вы найдете предметы самого разного вида.

Кованые скамейки, цена на которые на «Заводе изделий благоустройства» конкурентоспособная и приемлемая, будут изготовлены в соответствии с вашими нуждами. Например, если в вашем саду играют дети, мы постараемся подобрать красивый предмет без острых углов и каких-то опасных деталей.

Качественные кованые лавки и скамейки, фото которых вы наверняка видели, могут быть оснащены специальным навесом, который защитит вас от моросящего дождя или солнца. К их установке нужно отнестись особенно ответственно. Обязательно подыщите ровное место, чтобы конструкция была устойчивой.

Кованые лавки и скамейки – это незаменимый атрибут уюта в вашем саду или доме от «Завода изделий благоустройства». Такие предметы, изготовленные методом холодной ковки, достаточно приемлемы по цене и долговечны, поэтому их приобретение – это выгодное вложение!

Кованые жаровни и мангалы – фото, цены, эскизы

Компания «АртМеталл+» предлагает изготовление кованых жаровен и мангалов. Мы разрабатываем оригинальные и практичные конструкции. Кроме удовольствия от профессионального приготовления шашлыка, наши мангалы дополнительно украсят участок. Такие изделия гармонично смотрятся на фоне других кованых конструкций: беседок, мостиков, навесов. Мы гарантируем клиентам высокое качество жаровен и мангалов при выгодной стоимости.

Цены на кованые мангалы и жаровни

Мангалы, жаровни	от 300 р. за изделие
Ограды	от 500 р./м
Лестницы	от 2000 р./м
Двери	от 7000 р. за изделие

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

Есть вопросы по кованному изделию? Заполните форму ниже, и мы Вам перезвоним.

Фото и эскизы изготовленных мангалов и жаровен

Наши мастера изготовят такую конструкцию, которая идеально подходит для вашей технологии приготовления шашлыка. Нюансов масса. У каждого повара есть мнение по поводу оптимальных параметров для высоты, ширины, толщины и общей конструкции мангала. Кому-то нужны отверстия для поддува, другие мастера против таких решений. Они предпочитают работать опахалом, четко контролируя уровень жара.

№КМ-01

№КМ-02

Любые ваши идеи, эскизы или задумки наши мастера художественной ковки воплотят в металле. Мы возьмемся за изготовление самых сложных конструкций. Например, есть мангалы, в которых реализована система автоматического вращения шампуров.

№КМ-03

№КМ-04

№КМ-05

Стенки мангалов мы изготавливаем из высокопрочной стали. При необходимости мы предусматриваем дополнительное усиление, а для некоторых моделей между внешней и внутренней стенкой находится утепленный зазор. Это еще и безопасно. Если случайно дотронуться до внешней стенки мангала – никаких ожогов!

№КМ-06

№КМ-07

№КМ-08

Наши мангалы не прогорают, их не «ведет» после нагрева и быстрого охлаждения. Для этого мы используем качественную сталь необходимой толщины. Мы гарантируем надежную и длительную эксплуатацию жаровен и мангалов.

№КМ-09

№КМ-10

Конструкции кованых мангалов включают разнообразные практичные элементы: полку для дров, боковые столики для принадлежностей, крыша над мангалом служит для надежной защиты от дождя. Шашлык будет идеально приготовлен в любых условиях!

№КМ-11

Мангалы с элементами художественной ковки выглядят особенно красиво и надежно. Даже у начинающего мастера приготовления шашлыка, глядя на эту солидную конструкцию, появляется уверенность, что он пожарит вкуснейшее мясо на углях. Успех гарантирован.

№КМ-12

Мы оснащаем кованые изделия декоративными узорами. Такой мангал органично впишется в ландшафтном дизайне частного дома, в котором есть металлические заборы, ограды, ворота.

№КМ-13

№КМ-14

Чтобы мангал и жаровня получили необходимую вам индивидуальность, наши кузнецы изготавливают детали методом горячей ковки. Такая продукция служит не только для приготовления шашлыков, но и становится привлекательным элементом экстерьера.

№КМ-15

Обратите внимание! Чтобы быстро уточнить цены на изготовление мангала, позвоните нам по телефону или оставьте заявку. Нюансов множество. Если у вас на участке есть кованая беседка – мы предложим конструкцию мангала, подобную в плане ее стилевого решения.

Преимущества нашей продукции

• Чтобы изготовить кованый мангал или камин, мы используем материалы высокого качества. Продуманная конструкция гарантирует надежную защиту от коррозии и прогорания.
• Мы предлагаем широкий ассортимент кованых мангалов: с полками, столиками, крышками, накрытиями, коптильнями и другими дополнительными конструкциями.

Совет! Также мы изготавливаем все виды популярных кованых изделий для загородного участка: беседки, навесы, мостики, лавочки, уличные фонари.

В видео представлены примеры кованых мангалов.

Мы предлагаем заказчикам надежные конструкции мангалов. Они созданы для технологически правильного приготовления шашлыков. Звоните, уточняйте актуальные цены и выбирайте наши кованые мангалы, чтобы обеспечить вашей компании приятный отдых на природе!

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

Есть вопросы по кованному изделию? Заполните форму ниже, и мы Вам перезвоним.

Кованые калитки по низкой цене

Рассчитать полную стоимость кованых калиток по вашим размерам, вы можете на странице прайс-листа, позвонив по телефону: 8 (343) 455-01-02.

Кованые калитки

Такой элемент ограждения как калитка выполняет защитную и эстетическую функцию. Конструкция обеспечивает доступ к территории и является важной составляющей архитектуры. Оригинальные кованые калитки подчеркнут достоинства экстерьера и ландшафта, произведут приятное впечатление на гостей. При визуальной хрупкости калитка кованая характеризуется прочностью и стойкостью к деформации.

Современные калитка оборудуются доводчиками, домофоном с электро- и видеозвонком. Для кованых ворот с калиткой применяется заграждение из поликарбоната, металла или профнастила. Художественная ковка позволяет изготавливать калитки в различных стилях, будь то классицизм, ампир, готика, кантри или винтаж. В зависимости от пожеланий заказчика калитка с ковкой украшается различными декоративными деталями: листьями, цветами, лозой, вензелями.

Изящные калитки с элементами ковки гармонируют с зелеными растениями и окружающим ландшафтом, не скрывая, а только подчеркивая его красоту. Для придания винтажного эффекта кованые изделия покрываются декоративной патиной бронзового, золотого или серебряного оттенка. Особенно эффектно кованая калитка будет смотреться в ансамбле с навесами, лестницами, лавочками, фонарями. Цена на калитки зависит от габаритов конструкции, используемых материалов, сложности узоров.

Почему выбирают кованые калитки

Кованые калитки обладают рядом функциональных преимуществ:

— Использование прочного закаленного металла обеспечивает высокую надежность и долговечность изделия.

— За счет специальной обработки лакокрасочными материалами кованые калитки не подвержены образованию коррозии, не боятся влаги и солнечных лучей.

— Конструкции просты в установке и комфортны в использовании.

— Калитки кованые удачно сочетаются с различными материалами: деревом, камнем, бетоном, поликарбонатом.

Кованые калитки на заказ от мастерской «Данила Мастер»

Мастерская «Данила Мастер» изготавливает калитки с элементами ковки для частных и общественных сооружений. Рассчитать цены готовых изделий можно в разделе прайс-листа. При заказе кованых калиток мы разработаем подробные эскизы и предложим наиболее подходящее оформление. Методом горячей и холодной ковки можно выполнить простые и сложные узоры, которые придадут изделию по-настоящему уникальный вид.

Красивые калитки с фото из нашего каталога помогут определиться с дизайном будущего проекта. Мы предлагаем бесплатный выезд специалиста на объект, точное соблюдение сроков заказа, гарантию на производственные и монтажные работы.

Наши кованые калитки купить можно в Екатеринбурге, Нижнем Тагиле, Верхней Салде или заказать в другой город. Заказать красивые кованые калитки вы можете, заполнив форму на сайте или связавшись с нами по телефонам 8 (343) 288-29-73 и 8 (343) 455-01-02.

цитирующих изображений | Forging Memory

Цифровые изображения — это изображения, которые можно просматривать в электронном виде на компьютере или цифровом устройстве. Они могут включать фотографии, иллюстрации или графику, найденные на веб-сайте, в базе данных, отсканированные или сохраненные на вашем компьютере.

Как цитировать изображение, найденное в APA:

Структура цитирования изображения, найденного на сайте в APA:

Автор (роль автора). (Год создания изображения). Название работы [Тип работы], получено месяц, день, год, от: URL (адрес веб-сайта)

Примеры цитирования цифровых изображений, найденных на сайтах в APA:

Маккарри, Стив.(Фотограф). (1985). Афганская девочка [Фотография], получено 15 февраля 2015 г., с: http://ngm.nationalgeographic.com/

Структура цитирования изображения, найденного в Википедии в APA:

Последний, Первый М. (Фотограф). Месяц Дата, Год создания. Название фотографии . (Фотография).

Коллекция, музей / учреждение, местонахождение. Дата обращения в месяц, год по URL-адресу веб-сайта.

Примеры цитирования цифровых изображений, найденных в Википедии в APA:

Боумер, Рик.(Фотограф). 28 апреля 2015 года. Сторонник однополых браков, Джон Уилкс, держит

Знак, побуждающий водителей сигналить в поддержку равенства в браке. (Фотография).

Associated Press, Солт-Лейк-Сити, Юта. Изображения AP. По состоянию на 28 июля 2015 г., номер

https://en.wikipedia.org/wiki/Same-sex_marriage

Как процитировать фотографию, найденную в печати (например, книгу, журнальную статью) в APA:

Последняя, ​​Первая М.(Фотограф). Месяц Дата, Год создания. Название фотографии . (Фотография).

Коллекция, музей / учреждение, местонахождение. В названии книги. Автор Первый Автор Последний. Город:

Издательство, год публикации. Страница / Табличный номер.

Примеры цитирования изображений, найденных в печати в APA:

Хамфрис, Мэрилин. (Фотограф). 17 мая 2004 года. Геи, среда, миру не конец .

(Фотография). Эркер. В поисках равенства.Патрисия Гоземба. Бостон: Beacon Press,

2007. P. XXVIII.

Как цитировать оригинальную фотографию в APA:

Последняя, ​​первая М. Название фотографии . Месяц Дата, Год создания. Коллекция, Музей / Учреждение,

Как цитировать цифровое изображение, найденное на веб-сайте в MLA 8:

Чтобы создать ссылку на цифровое изображение, найденное на веб-сайте в MLA 8, найдите следующие фрагменты информации:

• Имя создателя цифрового изображения
• * Название цифрового изображения
• Название веб-сайта, на котором было найдено изображение
.
• Имена всех участников, ответственных за цифровое изображение.
• Версия изображения (если есть)
• Любые числа, связанные с изображением (если применимо)
• * Издатель изображения
• Дата создания или публикации изображения
• * Расположение изображения, например URL-адрес

* Примечания:

Если цифровое изображение не имеет заголовка, включите описание изображения.Не помещайте эту информацию в кавычки или курсив.

Если изображение было найдено с помощью Google Images, не указывайте Google Images в качестве издателя. Вместо этого щелкните изображение и используйте информацию с веб-сайта, на котором размещено изображение.

При включении URL в цитату опускайте «http: //» и «https: //» в адресе сайта. Кроме того, если цитата будет просматриваться на цифровом устройстве, полезно сделать ее интерактивной. Это гарантирует, что читатели смогут легко получить доступ к источнику и просмотреть его сами.

Структура цитирования изображения, найденного на веб-сайте в MLA 8:

Фамилия, Имя Создателя. «Название цифрового изображения». Название веб-сайта, Имя Фамилия всех участников, Версия (если применимо), Номер (если применимо), Издатель, Дата публикации, URL.

Примеры цитирования цифровых изображений, найденных на веб-сайтах в MLA 8:

Васкес, Гэри А. Фотография тренера К. с командой США. NBC Olympics, USA Today Sports, 5 августа.2016 г., www.nbcolympics.com/news/rio-olympics-coach-ks-toughest-test-or-lasting….

Гилпин, Лаура. «Таунхаусы, Акома Пуэбло, Нью-Мексико». Библиотека Конгресса США, Репродукция. LC-USZ62-102170, 1939 г., www.loc.gov/pictures/item/883/.

Как цитировать цифровое изображение, найденное в базе данных в MLA 8:

Многие цифровые изображения можно найти в базах данных. Возможно, вы нашли изображение в журнальной статье в базе данных. Важно указать не только название журнала, но и название базы данных.Это позволит читателям самостоятельно находить и просматривать цифровое изображение.

Чтобы создать ссылку на цифровое изображение, найденное в базе данных в MLA 8, найдите следующие фрагменты информации:

• Имя создателя цифрового изображения
• * Название цифрового изображения
• Название журнала и / или контейнера, в котором было найдено изображение
.
• Имена всех участников, ответственных за цифровое изображение.
• Версия изображения (если есть)
• Любые числа, связанные с изображением (если применимо)
• * Издатель изображения
• Дата создания или публикации изображения
• Имя базы данных или второго контейнера, в котором было найдено изображение
.
• * Местоположение изображения, например URL-адрес или номер DOI.

* Примечания:

Если цифровое изображение не имеет заголовка, включите описание изображения.Не помещайте эту информацию в кавычки или курсив.

При включении URL в цитату опускайте «http: //» и «https: //» в адресе сайта. Кроме того, если цитата будет просматриваться на цифровом устройстве, полезно сделать ее интерактивной. Это гарантирует, что читатели смогут легко получить доступ к источнику и просмотреть его сами.

Структура цитирования для цифрового изображения, найденного в базе данных в MLA 8:

Фамилия, имя создателя.«Название изображения». Название журнала или контейнера, на котором было найдено изображение , Имя Фамилия всех участников, ответственных за изображение, Версия изображения (если применимо), Любые числа, связанные с изображением (например, том и выпуск номер, если применимо), Издатель, Дата публикации, Местоположение. Заголовок базы данных или второго контейнера , URL или номер DOI.

Пример ссылки на цифровое изображение, найденное в базе данных в MLA 8:

Уанка Баррантес, Анжела.«Вопросы и утверждения, вывешенные на стене, служат напоминанием ученикам г-жи Уанка». Форум преподавателей английского языка , Государственный департамент США, т. 53, нет. 2, 2015, с. 41. ERIC , eric.ed.gov/?q=english+teaching+forum&id=EJ1065702.

3 причины Стоковые Фото Отсосите! — Forge Marketing Team

Как сказал персонаж Магату в фильме «Зоуландер»: «Я чувствую, что принимаю сумасшедшие таблетки!»

Пока я сижу там, я думаю: «Разве кто-нибудь не заметил их, прежде чем они использовали ТОЧНУЮ ту же модель, не говоря уже о ТОЧНО то же изображение?»

Печальная правда заключается в том, что большая часть контента, создаваемого владельцами бизнеса, заключается в том, что они не особо планируют то, что создают, и обычно выбирают самый быстрый и простой вариант. Понятно … Я владелец бизнеса … Вот и стоковые фотографии!

Если вы не можете сказать, это блог с сатирической тирадой — так что, надеюсь, ни вреда, ни фола.

Я владелец Forge Marketing, так что это строго мое мнение (не хочу, чтобы кто-то еще в Forge ловил фальши).

Итак, без лишних слов, вот 3 причины, по которым Кайл ненавидит акции. фотография.

1. Чрезмерное использование.

Созданный контент создать довольно сложно.Я знаю. Я занимаюсь цифровым маркетингом 5 лет, и за это время мне пришлось создать 1000 единиц контента. Итак, куда нам обратиться? В, казалось бы, бесконечные залы контента, предоставляемые Adobe Stock, Shutterstock и сайтами бесплатных стоковых фотографий, такими как pixabay.

Вы ищете и ищете… сортируете бесполезные или случайные изображения, пока не найдете их. Тот самый. Изображение, которое сделает ваш бизнес популярным! Вы бросаете 9,99 доллара (или ничего), и его можно распечатать, загрузить и использовать.А затем, в течение следующих нескольких недель, вы видите это, ваше великолепное изображение… используется вашим конкурентом. Это возвращает вас в тот ужасный день в 7-м классе, когда вы и ваша старшая сестра ходили в одной и той же рубашке.

Дело в том, что большинство ХОРОШИХ стоковых изображений используются слишком часто. Обычно они рекомендуют свои самые популярные стоковые фотографии на своем веб-сайте, что означает, что тысячи, если не миллионы людей, посещающих эти сайты, видят одни и те же изображения при вводе ключевых слов.

Итак, велика вероятность, что если вы используете этого парня на фотографии … его используют практически повсюду.

Модуль обнаружения подделки фотографий

Обнаружение фотоманипуляции (подделки)

Являются ли цифровые изображения, представленные в качестве доказательств в суд, подлинными, или они имеют были изменены или модифицированы? Белкасофт разработал решение, которое поможет вам узнать. Модуль обнаружения подделок Belkasoft автоматизирует анализ подлинности изображений JPEG. Инструмент дает краткую оценку подлинности изображения и четко отображает вероятность подделки изображения по шкале от 1 до 100.

Модуль обнаружения подделок может надежно обнаруживать поддельные и подделанные фотографии среди тысячи файлов, доступных на компьютере. Уникальная особенность этого модуля это способность обнаруживать манипуляции с изображениями на основе анализа сжатия JPEG. и артефакты квантования. Модуль предлагает надежное обнаружение изображений и видео. которые были отредактированы, изменены или обработаны на ПК после того, как они были сняты с фото- или видеокамера.

Зачем нужен модуль обнаружения подделок Belkasoft

• Автоматическое обнаружение поддельных улик
  Автоматизирует обнаружение измененных, модифицированных и поддельных изображений, сделанных с помощью широчайший ассортимент цифровых фотоаппаратов.
• Краткая отчетность
  Вероятность того, что изображение является поддельным или подлинным, указывается в числовом формате. шкала от 1 до 100.
• На основе комплексных научных исследований
  Инструмент основан на научном исследовании, проведенном и опубликованном Разработчики.
• Надежный цифровой анализ
  Анализ изображений в цифровой области приводит к воспроизводимости производительности и надежные результаты.
• Облегчает работу специалистов
  Многие признаки подделки изображения полностью ускользнут от человеческого глаза. Выполнение Битовый анализ — отличное дополнение к тому, что можно увидеть человеческим глазом.
• Быстрая пакетная обработка
  Позволяет обрабатывать сотни изображений за считанные минуты.
• Устраняет ложные срабатывания
  Измененные, модифицированные и повторно сохраненные изображения обнаруживаются с исключительной надежностью.
• Поддерживает около 3000+ моделей камер
  Каждая камера сделала не менее 100 изображений и тщательно проанализировала их перед добавление в базу поддерживаемых моделей.

Технология

Кратко, модуль использует инновационные эвристические алгоритмы для расчета вероятность подделки для каждого конкретного изображения. Алгоритмы назначают files — числовые значения, соответствующие вероятности того, что файл был изменен.Модуль обнаруживает артефакты двойного сжатия, типичные для изображений JPEG. алгоритмы сжатия с потерями. Наличие таких артефактов на изображении — надежный знак редактируемого и сохраняемого изображения.

Кроме того, модуль проверяет различные биты и фрагменты информации, которые должны присутствовать на изображениях, когда они снимаются с определенной камеры, например, с конкретной камеры теги и данные EXIF. Эти фрагменты часто удаляются программным обеспечением для редактирования изображений.Модуль обнаружения подделок поставляется с обширной базой данных камер, содержащей информация о более чем тысяче популярных моделей фотоаппаратов. Сравнивая особенности присутствуют в определенном фото или видеофайле вместе с файлами, ожидаемыми от камеры, Модуль обнаружения подделок может обнаруживать попытки манипуляции.

Фотографии с поддельными цифровыми подписями

Современные цифровые фотоаппараты высокого класса, например, производства Canon или Nikon, могут подписывать изображения цифровой подписью, чтобы гарантировать их подлинность.Теоретически, когда такие изображения изменены, встроенная цифровая подпись больше не будет проверяться. К несчастью, технология изначально ошибочна. Есть инструменты, позволяющие поставить действующий цифровой подпись на заведомо поддельных изображениях. Изготовление набора кованых изображения, успешно прошедшие проверку с помощью ПО Nikon Image Authentication или комплект Canon для защиты исходных данных (OSK-E3).

Следовательно, цифровым подписям нельзя доверять, и их следует игнорировать. полностью как положительное доказательство подлинности.

Модуль обнаружения подделок ищет в другом месте изображения признаки того, что изображение было подделано или изменено.

Как это работает

Анализ уровня ошибок

Попытки манипуляции обнаруживаются путем сравнения качества сжатия между различными области изображения.

Обнаружение клонов

Обнаружено клонирование, копирование и вставка определенных объектов или областей изображения с поддержкой масштабирования и вращения.

Анализ таблицы квантования

Цифровые камеры и инструменты редактирования изображений на базе ПК используют разные таблицы квантования. при сохранении кодированных изображений в формат JPEG. Таблицы квантования могут быть извлечены и проанализированы. Если таблицы отличаются от таблиц, используемых моделью камеры, как указанное в информации EXIF ​​изображения, то есть попытка манипуляции.

Артефакты двойного сжатия

JPEG — это формат сжатия с потерями, что означает появление определенных артефактов. каждый раз при сохранении изображения.Открывая, редактируя и сохраняя изображение в формате JPEG, один неизбежно появляются артефакты сжатия, которых не было в оригинале JPEG. Поскольку определенная корреляция соседних пикселей присутствует только в изображениях JPEG когда они открываются и снова сжимаются, появляется возможность обнаружить эти артефакты и обратить внимание исследователя на измененное изображение.

Эффект двойного квантования

Этот алгоритм основан на определенных артефактах квантования, возникающих при применении Сжатие JPEG более одного раза.Если файл JPEG был открыт, отредактирован, а затем сохранен, неизбежно появятся определенные артефакты сжатия.

Для определения эффекта двойного квантования алгоритм создает 192 гистограммы, содержащие значения дискретного косинусного преобразования. Определенные эффекты квантования будет отображаться на этих гистограммах только в том случае, если изображение было сохранено в формате JPEG более чем однажды. Если эффект обнаружен, мы определенно можем сказать, что изображение было отредактировано (или хотя бы сохранено графическим редактором) хотя бы один раз.Однако если этого эффекта нет обнаружено, мы не можем сделать какие-либо определенные выводы об изображении, как могли бы, например, быть разработанным из файла RAW, отредактированным в графическом редакторе и сохраненным в файл JPEG только один раз.

Обнаружение посторонних артефактов и вставленных изображений

Изображение, сохраненное определенной моделью камеры, имеет характерный отклик камеры. функция. Функция описывает зависимость цвета пикселя от количества свет падает на этот пиксель.Функция отклика камеры вычисляется для каждой камеры. модель, и по сравнению с той же функцией, применимой к разным областям изображения. Если две функции расходятся, модуль обнаружения подделок предполагает, что регион возможно был изменен.

Поддерживаемые модели камер

Мы с гордостью поддерживаем около 3000+ моделей камер от широкого круга производителей. Для поддерживаемых камер модуль обнаружения подделок Belkasoft ведет учет всех стандартные теги EXIF ​​и распознает специфические нюансы вывода JPEG каждой камеры, как стандартная таблица квантования и параметры качества.Если модель камеры доступна в нашей базе данных обнаруживаются любые изменения изображений, снятых с помощью этой модели. намного легче.

См. Также наша статья об обнаружении подделки.

Обнаружение подделки изображений. Использование возможностей CNN для обнаружения… | Вишал Сингх

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

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

Первая архитектура, которую мы опробовали, была вдохновлена ​​архитектурой, приведенной в оригинальной исследовательской работе. 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 испытанная архитектура.

Первая архитектура

Здесь зеленые слои — сверточные, а синие — максимальный пул.Эта сеть была обучена на 150 000 образцах поездов (для целей тестирования) и 25 000 образцов для проверки. В сети было 8 536 параметров, которые были относительно меньше по сравнению с образцами поездов, что позволило избежать необходимости более агрессивного отсева. Коэффициент отсева 0,2 был применен к сплющенному выходу 20 единиц. Мы использовали оптимизатор Adam со значением скорости обучения по умолчанию (0,001) и beta_1, beta_2. Примерно через ___ эпох результаты были такими:

Точность поездов: 77,13%, Потери поездов: 0.4678

Точность валидации: 75,68%, потеря валидации: 0,5121

Эти цифры не очень впечатляют, учитывая тот факт, что в 2012 году CNN с большим отрывом исследовала особенности, разработанные экспертами. Однако эти числа не так уж и плохи, учитывая тот факт, что мы не использовали абсолютно никаких знаний в области экспертизы изображений (статистика пикселей и связанные концепции), чтобы получить ___ точность для невидимых данных.

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

Взяв идеи отсюда, мы попробовали 2 подхода

1. Используйте функции узких мест, выводимые VGG16, и постройте мелкую сеть поверх этой
2. Точно настройте последний сверточный слой модели VGG16 + Shallow в (1) выше

Как подсказывает интуиция, 2 дало гораздо лучшие результаты, чем 1.Мы опробовали несколько архитектур для неглубокой сети, прежде чем, наконец, пришли к этой архитектуре верхнего уровня

.

Вход для слоя выравнивания — это узкие места, выводимые VGG16. Это тензоры формы (2 × 2 × 512), поскольку мы использовали входные изображения 64 × 64.

Вышеупомянутая архитектура дала следующие результаты

Точность поездов: 83,18%, Потери поездов: 0,3230

Точность валидации: 84,26%, Потери валидации: 0,3833

Тренировались с использованием оптимизатора Adam с индивидуальной скоростью обучения, которая снижалась через каждые 10 эпохи (помимо регулярных обновлений Адамом после каждой партии).

Пользовательское правило обновления

Второй подход требует тонкой настройки последних слоев. Здесь важно отметить, что для точной настройки мы должны использовать предварительно обученную модель верхнего слоя. Цель состоит в том, чтобы немного изменить уже изученные веса, чтобы лучше соответствовать данным. Если мы используем несколько случайно инициализированных весов, небольшие вариации не принесут им никакой пользы, а большие вариации разрушат изученные веса сверточного слоя. Нам также нужна очень небольшая 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 в этой задаче Адам превзошел SGD.

Точно настроенная модель дала следующие результаты

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

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

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

Помимо VGG16 мы также попробовали функции узких мест из моделей ResNet50 и VGG19, предварительно обученных на наборе данных Image-Net.Функции ResNet50 превосходят VGG16. VGG19 не дал удовлетворительных результатов. Мы настроили архитектуру ResNet50 (последний слой свертки) аналогично VGG16, используя ту же стратегию обновления скорости обучения, и это дало более многообещающие результаты с меньшей проблемой переобучения.

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

Точность проверки: 95,22%, потеря проверки: 0,18

Для выборки изображений из набора тестов, созданного ранее, мы использовали аналогичную стратегию, которая использовалась для создания поезда и кросса. наборы проверки i.е. выборка поддельных изображений на границах с использованием их масок и выборка равного количества исходных изображений с одинаковыми размерами. Точно настроенная модель VGG16 использовалась для прогнозирования меток для этих патчей и дала следующие результаты

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

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

Test точность: 95,09%, потеря теста: 0,19

Как мы видим, наши модели работают неплохо. Нам все еще есть над чем работать.Если можно сгенерировать больше данных за счет увеличения данных (сдвиг, изменение размера, поворот и другие операции), 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 на этом изображении. Локализация места сращивания на фейковом изображении будет темой следующего поста. Полный код этой части можно найти здесь.

Вот и все. Сообщите мне 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.ieee. org / abstract / document / 7823911
6. https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

Project MUSE — Создание новых инструментов для драматургии: карточки с изображениями ломограмм

Записанное в голосовой почте моего партнера сообщение предлагает вызывающим абонентам, если им требуется немедленная помощь, подождать на линии, пока их вызов не будет перенаправлен на прием. Эта запись стала немного искаженной, и несколько месяцев назад я был рад услышать, что, если мне понадобится помощь и я останусь на линии, мой звонок будет переведен в «Восприятие».

В моей драматургической практике, особенно в процессе развития, в рамках которого я работаю, восприятие и творческая реакция на подсказки и провокации, которые я использую, лежат в основе практики.Как и большинство драматургов, я использую множество подстрекателей: от фрагментов текста до предметов и звуков. Я стараюсь открывать и развивать транскультурные инструменты, которые позволяют работать, исходящую от разнообразных и часто несопоставимых сообществ, и обращаются к ним. Кроме того, я стремлюсь найти способы как можно шире передать творческий результат. Я обнаружил, что индивидуальные ответы на одну и ту же драматургическую подсказку побуждают к обсуждению сходства в различии, когда существует почти полное совпадение или общность.

За последнее десятилетие мне посчастливилось работать в сообществах, географически удаленных от моей родной Торонто и культурно отличных от моей этнической принадлежности и опыта. Пытаясь найти способы драматургической работы в разнообразных сообществах, часто без использования общего языка или иконографии, моей целью было создание и развитие набора драматургических инструментов, которые работали бы транскультурно.

Это привело меня сначала к работе с Четыре элемента , исследуя множество различных восприятий воздуха, земли, воды и огня и их взаимосвязи, учитывая специфику времени, места и ландшафта, в котором мы работали ( Рудаков).Но я также хотел менее интеллектуальный способ работы с группами, при котором подсказка могла быть предложена быстро, а творческий ответ мог прийти без необходимости «обдумывать это». Я начал развивать этот тип подсказок благодаря случайному открытию, которое я сделал, когда преподавал в лондонской Королевской центральной школе речи и драмы в 2000 году. Коллега познакомил меня с камерой Russian Lomo Kompact Automat, и я начал экспериментировать с тем, как идиосинкразические и непредсказуемые фотографии (или ломографы), сделанные камерой, могут быть использованы в качестве творческих инструментов.

Эта небольшая ручная камера, впервые произведенная в России в 1983 году, имеет преданный международный культ. Ломографы являются частью художественного движения, которое растет с 1992 года, когда группа венских студентов, путешествовавших по Праге, наткнулась на Lomo Kompakt ¹ в поисках недорогой камеры для съемки праздничных фотографий. Когда они проявили пленку и увидели, что Ломо запечатлел необычные и неожиданные изображения, они основали Ломографическое общество для организации выставок и продажи фотоаппарата.На веб-сайте Lomography ² распространяются апокрифические истории, например, утверждается, что Kompakt (который оснащен автоматическим затвором, который просто остается открытым до тех пор, пока в нем не будет достаточно света для фотографии, независимо от того, насколько низок источник света). КГБ России для тайной фотосъемки транспортных систем, гражданских зданий и военных объектов в ночное время без вспышки. [End Page 261]

Ломографы скорее вызывают воспоминания, чем документальные.Это не моментальные снимки, в которых содержится момент для последующего изучения или анализа. Они придают механизму форму и форму механизма . Изображения могут казаться расплывчатыми, искаженными или исходить из неожиданной или искаженной перспективы. И наоборот, изображения могут усиливаться и фокусироваться на обычно незначительных деталях. Цвета, особенно если вы перекрестно переходите от слайд-пленки к цветной печати, очень насыщенные. Lomo Kompakt странным образом распознает обычные мелочи повседневной жизни.Наконец, на самом деле вы смотрите не на ломограф, а на на это. Отчасти для ломографии характерна крайняя неконтролируемость фотографического процесса. ³

По мере развития моих экспериментов с ломографами я осознал потенциал ломографов в плане вдохновения для творчества. Я понял, что изображения ломографа поощряют новый и часто неожиданный способ восприятия известных мест, вещей и даже людей. Для этого я выбрал девяносто своих ломографов…

Беспокоящий инструмент дипфейка в популярном приложении для обмена сообщениями Telegram подделывает обнаженные изображения несовершеннолетних девочек

Фотографии, которыми несовершеннолетние девушки делятся в своих социальных сетях, дипфейк-бот в приложении для обмена сообщениями Telegram имитирует обнаженные фотографии, говорится в новом отчете.

По словам авторов отчета Sensity, тревожные изображения создаются с помощью простого ИИ, который может практически снимать одежду.

В период с июля 2019 по 2020 год в Интернете было опубликовано более 100 000 сексуальных изображений 10 000 женщин и девочек, созданных с помощью бота, без согласия их согласия.

По словам Сенсити, большинство жертв были частными лицами с фотографиями, сделанными из социальных сетей — все были женщины, а некоторые выглядели «явно несовершеннолетними».

Sensity говорит, что этот бот особенно пугает тем, как легко им пользоваться, поскольку он требует от пользователя только загрузить изображение девушки, щелкнуть несколько кнопок, а затем использовать свою «нейронную сеть», чтобы определить, что будет под ним. одежду и обнажить

Эта форма «deepfake porn» не нова, предполагается, что технология, лежащая в основе этого бота, основана на разработанном в прошлом году инструменте под названием DeepNude.

ГЛУБОКИЕ ФЕЙКИ ИСПОЛЬЗУЮТ ИИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МАНИПУЛИРОВАННОГО МЕДИА-КОНТЕНТА

Дипфейки названы так потому, что они создаются с использованием глубокого обучения, формы искусственного интеллекта, для создания поддельных видео и изображений.

Они создаются путем ввода в компьютер алгоритма или набора инструкций, а также множества изображений и звука целевого человека.

Затем компьютерная программа учится имитировать выражение лица, манеры, голос и интонации человека.

Имея достаточное количество видео и аудио, вы можете объединить фальшивое видео человека с фальшивым аудио и заставить их говорить все, что вы хотите.

На более простом уровне его также можно использовать для удаления одежды с фотографии полностью одетого человека или для того, чтобы создать впечатление, что кто-то находится в месте, где он не должен.

Эксперты описали его как «фотошоп на стероидах».

Служба искусственного интеллекта была запущена в Интернете и была относительно сложной в использовании, но позволяла людям загружать фотографию женщины, и ИИ определял, как это изображение будет выглядеть, если снять одежду.

Он был удален из Интернета в течение 24 часов, но Sensity подозревает, что этот новый бот основан на взломанной версии этой технологии.

Sensity говорит, что этот бот особенно пугает тем, насколько он прост в использовании, поскольку он просто требует, чтобы пользователь загрузил изображение девушки, щелкнул несколько кнопок, а затем использовал свою « нейронную сеть », чтобы определить, что будет под одежду и произвести обнаженную натуру.

«Инновация здесь не обязательно связана с искусственным интеллектом в какой-либо форме», — сказал CNet Джорджио Патрини, генеральный директор компании Sensity, занимающейся дипфейками, и соавтор отчета.

‘Дело в том, что он может быть доступен большому количеству людей, причем очень легко.’

Глубокие подделки — это созданные компьютером и часто очень реалистичные изображения и видео, созданные на основе реального шаблона. Они были использованы для манипулирования выборов, порнографии и содействовать дезинформации.

Патрини говорит, что этот новый шаг — использовать фотографии частных лиц и «подделывать их», чтобы выглядеть обнаженными, является относительно новым и подвергает риску любого, у кого есть учетная запись в социальной сети.

Бот, имя которого не названо, работает на платформе личных сообщений Telegram, которая активно продвигает идею свободы слова.

Администратор бота, известный как «P», сказал BBC, что служба предназначена исключительно для развлечения и «не содержит насилия».

«Этим никто никого не будет шантажировать, поскольку качество нереалистично», добавив, что все изображения несовершеннолетних удаляются, а пользователь навсегда блокируется.

Сеть ботов, в которой создаются и распространяются изображения, насчитывает более 100 000 участников, в основном из России или Восточной Европы, как выяснила Sensity.

Около 70% всех изображений, используемых в приложении, взяты из социальных сетей или из частных источников, таких как фотографии друзей или знакомых пользователей.

‘Как только вы делитесь своими изображениями или видео, и, возможно, вы не так осознаёте конфиденциальность этого контента, кто может его видеть, кто может его украсть, кто может скачать его без вашего ведома, это фактически открывает возможность нападения на вас », — сказал Патрини Buzzfeed News.

В первую очередь бот рекламировался в российской социальной сети ВКонтакте. Социальная платформа заявила, что не приемлет такой контент и удаляет его при обнаружении.

Пользователи загружают фотографию женщины или девушки из социальных сетей, бот использует искусственный интеллект, чтобы определить, как это «может» выглядеть под одеждой, и создает фальшивую обнаженную фигуру

Пользователи сервиса в основном проживают в России и на Востоке. Европа и с июля 2019 года опубликовали более 100 000 изображений более 10 000 женщин и девочек.

«Многие из этих веб-сайтов или приложений не скрываются и не работают под землей, потому что они не находятся под строгим запретом», — сказал Патрини BBC.

«Боюсь, пока этого не произойдет, будет только хуже».

Авторы также выразили обеспокоенность тем, что по мере совершенствования технологии глубоких фейков, такого рода боты могут быть использованы для вымогательства у женщин.

В то время как большинство глубоких фейков до сих пор касалось знаменитостей или политиков, пользователей этого приложения, похоже, больше интересуют фотографии людей, которых они знают.

Опрос пользователей ботов, проведенный Sensity, показал, что 63% использовали его, чтобы получить представление о том, как женщины, которых они знают, выглядят без одежды.

Дипфейки чаще становятся жертвами знаменитостей и политиков. Во время последних всеобщих выборов в Великобритании были сняты видеоролики, на которых видно, как Джереми Корбин (слева) и Борис Джонсон (справа) поддерживают друг друга

Авторы отчета поделились своими выводами с правоохранительными органами, VK и Telegram, но не получили никакого ответа. к их заботам.

«Наши правовые системы не подходят для решения этого вопроса», — сказала Нина Шик, автор Deep Fakes и Infocalypse, в разговоре с BBC.

«Общество меняется быстрее, чем мы можем себе представить, благодаря этому экспоненциальному технологическому прогрессу, и мы, как общество, не решили, как это регулировать.

«Это разрушительное для жертв поддельного порно. Это может полностью перевернуть их жизнь, потому что они чувствуют себя оскорбленными и униженными ».

Полный отчет доступен в Sensity.

Обнаружение подделки цифровых изображений с использованием функций JPEG и локальных несоответствий шума

Широкая доступность программного обеспечения для обработки изображений делает подделку легким и недорогим способом искажения или сокрытия фактов.В связи с огромной потребностью в достоверной судебно-медицинской технике было предложено множество методов для выявления таких подделок. В этой статье мы предложили интегрированный алгоритм, который смог обнаружить две часто используемые практики мошенничества: копирование-перемещение и подделку сращивания цифрового изображения. Для достижения этой цели был создан специальный дескриптор для каждого блока, объединяющий функцию искусственной сетки блоков JPEG с функцией оценки шума. И процедура оценки качества изображения переднего плана согласовала эти различные характеристики, установив соответствующие веса.Экспериментальные результаты показали, что, по сравнению с существующими алгоритмами, предлагаемый нами метод эффективен для обнаружения подделок как копирования-перемещения, так и склейки, независимо от степени сжатия JPEG входного изображения.

1. Введение

В настоящее время изменение цифровых изображений с помощью интуитивно понятного программного обеспечения является простой операцией с очень низкими затратами; таким образом, каждый человек может синтезировать фальшивую картинку. В широко доступном Интернете ложная информация распространяется чрезвычайно быстро. Как следствие, факты могут быть искажены, а общественное мнение может пострадать, что окажет негативное влияние на общество.В правосудии может быть еще хуже, когда фотографии представлены в качестве улик. Следовательно, существует большой спрос на действительный и надежный метод аутентификации, позволяющий определить, является ли изображение оригинальным или нет.

Для подделки обычно используются два средства: копирование-перемещение и сращивание. В первом случае часть изображения дублируется, а затем вставляется в другие области, чтобы закрыть любую нежелательную часть в том же изображении [1]. В последнем случае искаженное изображение состоит из двух источников и сохраняет большую часть одного изображения для деталей [1].Исследователи и ученые предложили множество методов [2] для выявления таких преднамеренных манипуляций. Пассивные криминалистические методы выполняют эту задачу без дополнительной информации, за исключением самого изображения, что демонстрирует преимущества перед активными алгоритмами, такими как водяные знаки и другие схемы подписей. Следовательно, большая часть исследовательской работы направлена ​​на разработку методов слепой аутентификации.

Подделанное изображение оставляет некоторые подсказки, которые можно использовать для определения местоположения манипулируемых областей. В практике операции копирования-перемещения, поскольку вставленная область, хотя она, вероятно, может быть изменена геометрически, имеет некоторые общие черты с исходной областью, которая дублируется, поиск аналогичных функций, абстрагированных из локальной области, является возможным решением.Функция SIFT может использоваться для поиска областей клонирования [3, 4]. Для обнаружения подделки изображения при склейке, учитывая, что могут быть некоторые расхождения между основным изображением и склеенной областью, делается попытка найти разницу, чтобы выявить, что подделки имеют смысл. Например, Kakar et al. [5] воспользовались несоответствием размытия при движении для обнаружения поддельных изображений. Для такого количества изображений, хранящихся или распространяемых в формате JPEG, можно использовать некоторые следы, оставленные алгоритмом сжатия JPEG. При оценке матрицы квантования, используемой при сжатии JPEG, области, которые обладают несовместимыми коэффициентами DCT, рассматриваются как область объединения, поскольку неповрежденное изображение формата JPEG должно кодироваться только одной таблицей квантования.Hamdy et al. развил эту идею в [6]. Однако этот подход не справляется с двойным сжатием. Действительно, этот метод эффективен только при обнаружении изображения в формате BMP, которое состоит из двух изображений JPEG с разной таблицей сжатия. Хотя сложная ситуация с двойным сжатием обсуждалась [7], многократное сжатие более двух раз все еще очень сложно анализировать.

Наша цель — автоматически обнаруживать подделку копирования-перемещения, а также склейку подделок в рамках одного процесса без каких-либо предварительных знаний о типе подделки сомнительного изображения.Причина очевидна. Вместо того, чтобы помещать одно и то же изображение в другой алгоритм, который может быть эффективным только для одного определенного типа подделки, один единственный метод позволяет сэкономить время и позволяет избежать оценки каждого результата обнаружения, что будет очень трудно отличить истинный результат от различных результатов. Лин и Ву в [8] предложили интегрированный метод для обнаружения подделки копирования-перемещения и сращивания. Но этот метод просто соединяет вместе два отдельных процесса. Ошибки на этапе определения типа подделки сильно повлияют на результат обнаружения.На самом деле нет необходимости классифицировать изображения по определенному типу подделки, если есть инструмент или функция, чувствительная к двум методам атаки. Ли и др. [9] предложил метод, основанный на обнаружении блочных искусственных решеток (BAG) JPEG, чтобы выявить подделки как сращением, так и копированием-перемещением. Но в этой статье есть две основные проблемы; во-первых, алгоритм должен быть скорректирован перед применением к разным подделкам; автор переработал алгоритм обнаружения склейки, чтобы справиться с практикой копирования-перемещения. Однако на практике нам не известен вид подделки сомнительного изображения.Другой недостаток заключается в том, что алгоритм чувствителен к сильно сжатому изображению и неэффективен для высококачественного изображения с небольшим сжатием. Чтобы преодолеть этот недостаток, мы ввели функцию шума, чтобы компенсировать алгоритм BAG. Когда изображение менее сжато, очень трудно извлечь прозрачную сумку. Мы считаем, что локальный уровень и категория шума могут использоваться в качестве признака для определения различных источников регионов на изображении. Несоответствие и несоответствие от регионов к регионам дают другие подсказки, кроме BAG, для определения места подделки.Поэтому мы создали интегрированную функцию, сочетающую BAG и функцию шума, чтобы проверить подлинность сомнительного изображения.

Работа организована следующим образом. В разделе 2 представлены блочные искусственные сетки и шаблоны шума для обнаружения подделок, а в следующем разделе 3 подробно описан предлагаемый нами интегрированный метод. В разделе 4 будут представлены экспериментальные результаты, чтобы показать эффективность нашего метода, и мы также сравнили его с существующими методами. Наконец, мы завершаем эту статью в разделе 5.

2. Блочная искусственная сеть и оценка шума

2.1. Извлечение искусственной сетки блоков

Общеизвестно, что сжатие JPEG с потерями приводит к появлению некоторых визуально вертикальных или горизонтальных разрывов в изображении. Эти разрывы, называемые блочной искусственной сеткой (BAG), появляются на границе каждого блока пикселей. Это свойство можно использовать, чтобы определить, изменено изображение или нет. Если изображение не повреждено, искусственные сетки блоков должны присутствовать только на границах блоков, в то время как существует большая вероятность того, что скопированные и вставленные или соединенные области принесут свои оригинальные BAG, которые могут появиться внутри блока, а не на границах.Некоторые статьи [9, 10] заметили это, и рисунок 1 иллюстрирует это явление. Теоретически, если мы извлекаем все BAG из данного изображения, области с BAG внутри границы блока считаются поддельными. Ли и др. [9] представили шаги по извлечению BAG. Как упоминалось ранее, искусственные сетки представляют собой визуально вертикальные и горизонтальные линии, и они очень слабы по сравнению с линиями границ объектов на картинке. И основная цель процедур удаления — усилить эти слабые линии и сделать их видимыми.Однако также усиливаются линии, которые могут быть краями объектов или просто самими объектами. Это помешает результату обнаружения, потому что нам нужны только СУМКИ. Чтобы смягчить побочный эффект, мы предварительно обработали сомнительное изображение, исключив края объектов. Но следует отметить, что BAG также можно рассматривать как вертикальные или горизонтальные края. Для сохранения СУМК мы исключили только края в определенном диапазоне.

Предположим, что это была версия изображения в оттенках серого, а затем край был получен с помощью, где представляет оператор Собеля, а «» означает свертку.Затем мы определили, исключен ли пиксель, используя где обозначает градиент пикселя и означает исключенные пиксели. Затем начинаем извлекать СУМКИ.

Сначала были извлечены слабые горизонтальные края путем вычисления разности второго порядка изображения. Для тестового изображения абсолютная разность второго порядка была получена следующим образом:

Тогда все дифференциалы больше 0,1 или отбрасываются. В дальнейшем увеличенные горизонтальные линии накапливаются из каждых 33 столбцов, как показано в (3).Затем используется медианный фильтр для уточнения результата в

Слабый горизонтальный край дополнительно фильтруется периодической медианной величиной как

Точно так же можно притянуть и вертикальные СУМКИ. В результате окончательный пакет BAG получается путем сложения двух компонентов вместе в

2.2. Оценка шума

Изображение с высокой степенью сжатия в формате JPEG показывает искусственные сетки визуальных блоков по всему кадру, которые могут быть извлечены с помощью алгоритма, описанного в разделе 2.1. Однако при некоторых обстоятельствах, когда изображение не сильно сжато и хранится в высоком качестве, использование BAG становится труднее обнаружить подделку. Чтобы повысить универсальность алгоритма, мы используем функцию шума. Шум исходит от датчика изображения и внутренних цепей камеры. И количество шума изменяется в соответствии с настройками камеры, особенно чувствительностью ISO и временем выдержки. В качестве примера на рисунке 2 показано, что визуальный шум изображений снимается камерой Nikon D7000.Мы видим, что по мере увеличения числа ISO на изображении появляется больше шума. На рисунке 3 мы видим, что разные модели камеры от разных производителей также демонстрируют неодинаковое количество и формы шума, хотя снимки были сделаны в одном и том же пейзаже с равным числом ISO. Таким образом, шум можно использовать, чтобы помочь различить источники различия изображения. Когда два изображения соединяются вместе, уровень шума или шаблоны несовместимы между регионами. Оценивая характер или уровень шума в различных регионах, подделка может быть выявлена ​​по несоответствиям шума.

В большинстве случаев инопланетная область имеет определенную форму, например, дерево, птицу или человека. Кованый объект может иметь другой уровень шума по сравнению с его окружением. Чтобы оценить уровень шума в каждой области, изображение сначала следует разделить на небольшие сегменты. Большинство предыдущих методов делят изображение на небольшие перекрывающиеся блоки равного размера. Но в нашем приложении это приведет к снижению производительности на следующих этапах, которые потребуют точной оценки шума в каждой области для сравнения несоответствия шума.Это связано с тем, что кованная область в большинстве случаев не является прямоугольной, а маленький блок будет содержать исходные и чужие пиксели. Поэтому мы сегментируем изображение на наборы пикселей неправильной формы, также известные как суперпиксели. Использование этого подхода делает сегменты более значимыми и упрощает обработку на следующих этапах, поскольку алгоритмы сегментации определяют местонахождение объектов и границ, отличных от блоков одинакового размера. Результат сегментации изображения — это набор сегментов, которые вместе покрывают все изображение, или набор контуров, извлеченных из изображения.Каждый из пикселей в области похож в отношении некоторых характеристик или вычисленных свойств, таких как цвет, интенсивность или текстура. Соседние регионы значительно различаются по одной и той же характеристике [11].

В нашем приложении для сегментации изображения использовался алгоритм суперпикселей SLIC (простая линейная итеративная кластеризация) [12]. Этот алгоритм прост, но лучше других методов сегментации. Для данного изображения где обозначает другой цветовой канал. Значение нижнего индекса будет объяснено позже и

По сути, SLIC — это алгоритм кластеризации.Подобно другим методам кластеризации, сегментация SLIC включает два этапа. На этапе инициализации центры кластеров назначаются путем выборки пикселей на регулярной сетке. Обратите внимание, что изображение сегментировано в цветовом пространстве LAB. Затем центры кластеров перемещаются в положение с самым низким градиентом в окрестности. На этапе назначения каждый пиксель связывается с ближайшим центром кластера, и на этапе обновления центры кластеров настраиваются так, чтобы они были средним вектором всех пикселей, принадлежащих кластеру.Вычисляется остаточная ошибка между новым и предыдущим местоположениями центра кластера. Как только алгоритм останавливается. Каждому пикселю мы присвоили индекс, обозначающий номер сегмента.

Перед построением характеристики шума для каждого сегмента мы исключили резкую переходную область, поскольку на оценку шума отрицательно повлияло неоднородное содержимое изображения [13]. Мы оценили резкую область, используя его изображение в оттенках серого, которое было рассчитано Затем край резкости изображения был получен с помощью, где представляет оператор Собеля, а «» означает свертку.Затем мы определяем, находится ли пиксель в резкой области, используя где означает, что пиксель находится в резкой переходной области. Чтобы гарантировать, что эти области не повлияют на оценку шума на следующем этапе, мы расширяем границы с помощью дилатации на где — структурный элемент из единиц. это расширенная резкая область.

Чтобы извлечь шумовую характеристику каждого сегмента, созданного предыдущим алгоритмом SLIC, мы сначала применили алгоритм шумоподавления по всему изображению.Расчетный шум в месте нахождения изображения был рассчитан по формуле где и filter, представляет пять различных фильтров, используемых для отслеживания различных аспектов шума [14]. Это медианный фильтр, фильтр Гаусса, фильтр усреднения и адаптивное шумоподавление Винера с двумя размерами окрестности и соответственно. Например, высокочастотный шум может быть обнаружен с помощью фильтра Гаусса, а медианный фильтр устраняет «соль и перец».

Для каждой комбинации цветового канала и шумоподавляющего фильтра мы вычислили среднее значение и стандартное отклонение каждого сегмента в качестве характеристики шума, где В результате мы вычислили размерный вектор признаков сегмента.

3. Интегрированный метод обнаружения подделок

Мы предложили интегрированный метод, эффективный как для копирования-перемещения, так и для совмещения подделок. Основанный на сочетании извлечения блочной искусственной сетки с анализом локальных несоответствий шума, алгоритм показал приемлемую производительность для изображений JPEG с высоким сжатием, а также для изображений высокого качества без BAG. Для реализации процесса аутентификации мы построили индикатор для всех неперекрывающихся блоков сомнительной картинки. Индикатор математически описывал вероятность того, что блок является сфальсифицированной областью, при этом более высокое значение означает более высокую вероятность.Как показано на рисунках 4, 5 и 6, для каждого блока функция BAG и присвоенная метка, основанная на несоответствиях шума, были интегрированы с помощью оценочного индикатора сжатия. (подробное описание см. в алгоритме 1).

Начать Загрузить изображение; Создать СУМКУ для; Разделить на сегменты суперпикселями SLIC; Для каждого: Функция извлечения шума; Присвойте метку для разрезания графика; Генерация шума Расчет показателя качества изображения; Рассчитать коэффициент; Установить 0 ; Вычислить; Морфологическая операция — закрытие и открытие Конец

3.1. Конструкция функции Block BAG

В Разделе 2.1 мы рассказали, как извлекать BAG. Для неповрежденного изображения СУМКИ появляются на границе каждого блока, в то время как для изображения с преднамеренным копированием-перемещением или сращиванием некоторые СУМКИ будут представлены в некоторых ненормальных положениях, таких как центр блока. Для фиксированного блока эти аномальные BAG могут быть рассчитаны [9] с помощью

3.2. Назначение метки несоответствия шума

Шумовая характеристика каждого сегмента была рассчитана в Разделе 2.2, а затем наша цель состояла в том, чтобы сегментировать изображение на две области с несоответствиями шума. Для достижения цели можно использовать разрезы графиков на основе энергии.

Минимизация энергии с помощью разрезов графа предложена Бойковым и др. [15] для решения задач маркировки с низкими вычислительными затратами. В общей задаче присвоения меток метки должны плавно изменяться почти повсюду, сохраняя при этом резкие неоднородности, существующие на границах объекта. Эти два ограничения могут быть сформулированы как, где — это метка, которая присваивает каждому пикселю метку и измеряет степень, до которой не является кусочно-гладкой, а также измеряет несоответствие между наблюдаемыми данными.Цель — минимизировать функцию. В частности, функцию энергии можно переписать как где — соседние пиксели, — штраф за пары в первом члене, неотрицательный и измеряет, насколько хорошо метка соответствует пикселю. Локальное минимальное значение может быть получено с помощью разрезов графа. Упрощенная задача проиллюстрирована на рисунке 7. Поскольку для решения задачи минимального разреза было предложено множество алгоритмов, если каждому ребру присвоено надлежащее значение веса, проблема минимизации функции энергии переходит в задачу минимального разреза.Вес указан в таблице 1. Результатом расчета является разрез, разделяющий две этикетки. На рисунке 7 показаны два возможных разреза, и метка назначается пикселю, когда разрез содержит край, соединяющий эту метку с пикселем. Например, в левом случае на рисунке 7 метка назначается пикселю, а метка назначается, потому что вырез содержит край и.

Наша задача по обнаружению подделок также может рассматриваться как проблема маркировки. В нашем приложении есть две метки, которые необходимо присвоить каждому сегменту, созданному ранее представленным алгоритмом SLIC: кованная область, поскольку они показывают несогласованность с остальными сегментами с точки зрения уровня шума или рисунка, и исходная область.И каждый сегмент обрабатывается как пиксель. Причина, по которой мы избегаем использования широко используемых алгоритмов обнаружения выбросов [16] и автоматического порогового метода Оцу [17], — это свойство шума. Из рисунка 2 видно, что даже изображение делается одной камерой, а количество шума различается при разном освещении. Цвет объекта также может влиять на уровень шума. Соответственно, идеальный алгоритм должен допускать эти локальные отклонения и несоответствия. Другими словами, он должен оставаться «гладким» по всему изображению, сохраняя при этом «резкие» неоднородности в несовместимых границах.Это требование идентично описанным ранее проблемам присвоения меток, хотя обычные алгоритмы обнаружения выбросов не способны на это.

«Плавное» ограничение реализуется правильным назначением, а требование «резкого» прерывания поддерживается. Сначала обсудим вес ребра и. Мы вычислили среднее значение вектора признаков всех сегментов в 30 измерениях и назвали его средним вектором. Затем мы нашли вектор, евклидово расстояние которого было наибольшим, путем поиска всех сегментов и назвали его.Для вектора признаков вес был получен следующим образом: где было «оригинальное» обозначение, а было «подделано» и обозначало евклидово расстояние между двумя векторами.

Из (15) мы можем найти, что, если уровень шума сегмента близок к среднему значению по всему изображению, присвоенный вес будет небольшим, а большой — и наоборот. Это соответствует требованию сохранения прерывности. Затем настала очередь обсудить плавное ограничение. Правильное значение штрафа за взаимодействие допускает местные отклонения шума, на которые влияет освещение или цвет.Предлагается множество форм. Например, или важная функция, заданная моделью Поттса, где 1, если ее аргумент истинен, а в противном случае 0. Эта штрафная функция обладает хорошей особенностью кусочно-гладкой функции, поэтому мы использовали ее в эксперименте.

Нарезка графика на основе несоответствия шума присвоила каждому сегменту метку, показывающую, была ли область классифицирована как подделанная () или нет (). И мы присвоили каждому пикселю, принадлежащему сегменту, одну и ту же метку. Наконец, индикатор блокировки описал возможность подделки и был рассчитан

3.3. Генерация признаков для обнаружения подделок

На этом этапе мы объединили две функции, описанные уже с соответствующим коэффициентом. Поскольку метод, основанный на извлечении BAG, чувствителен и применим только к сильно сжатым изображениям, форма комбинированного признака описывается как и обозначает присвоенный коэффициент и является функцией оцененной степени сжатия изображения или качества изображения JPEG; а именно,.

Сначала мы оценили качество картинки, а потом нашли функцию.Предложено Wang et al. [18], алгоритм оценки качества не имеет ссылок и чувствителен к сжатию JPEG, а не к шуму, что было проверено и подтверждено нашим экспериментом. Мы сделали 20 снимков в необработанном файле (без сжатия), а затем сохранили их как изображения в формате JPEG с разной степенью сжатия. В нашем эксперименте 100% означает экономию с максимальным качеством и минимальным сжатием. Мы оценили качество изображения при степени сжатия как 100%, 80%, 60%, 40%, 20% и 5% соответственно и усреднили эти оценки.См. Результат на Рисунке 8: менее сжатые изображения показывают более высокие оценки качества.

Однако алгоритм менее чувствителен к шумовому эффекту. В эксперименте для каждого набора изображений с определенной степенью сжатия мы добавляли к изображению 10%, 20% и 40% гауссовского шума монолога, соответственно, а затем получали средние оценки качества. Результат см. На Рисунке 9: шум не сильно влияет на показатели качества. Поэтому мы считаем, что преобладающим фактором, влияющим на показатель качества в алгоритме [18], является степень сжатия JPEG.

Затем мы обсудим, как сгенерировать функцию. В ходе эксперимента мы сделали 60 фальшивых изображений, и каждые 10 изображений были сжаты с определенной скоростью. А потом мы использовали функцию BAG только для обнаружения подделок. В таблице 2 показана точность обнаружения при разной степени сжатия. Результат эксперимента подтвердил, что метод BAG хорошо справляется с изображениями с низким показателем качества. Следовательно, значение должно приближаться к 1 при снижении почти до 2, так как точность обнаружения составляет 100%.Между тем, должно быть установлено значение 0 при увеличении до 9 или около того из-за его низкой точности.

9058 9058 9058 9058 9058 9058 90% 9584 Степень сжатия Показатель качества Точность 5% 7 2.24 2.24 40% 7,90 70% 60% 8.88 60% 80% 9,68 0% 100% 10,57 0% результат Для того, чтобы отфильтровать отдельные участки ложной маркировки и улучшить целостность подозрительной области подделки, используются морфологические операции, включая закрытие и открытие. Окончательный результат получается из, где и представляют собой круглую структуру радиусом 5 и 3 пикселя соответственно. 4. Экспериментальные результаты и обсуждение В этой части сначала представлены экспериментальные результаты и сравнение наших результатов с существующим алгоритмом. Затем рассмотрим ситуацию, когда входное изображение слегка сжато. В этом случае мало заметных блочных искусственных решеток; шумовая характеристика становится преобладающей с тех пор. Чтобы проверить эффективность предложенного метода, мы протестировали в двух ситуациях расхождения шума от искусственного добавленного шума и от цифровых камер. 4.1. Результаты обнаружения и сравнение Как упоминалось в начале, предлагаемый нами метод может справиться как с подделкой с копированием-перемещением, так и с объединением подделок с помощью одного процесса аутентификации. На рисунке 10 показаны два результата обнаружения: отмеченная белая область — это обнаруженная кованая область. Наш алгоритм показывает хорошую производительность в этих двух типах подделки. Затем мы сравнили предложенный нами метод с существующим алгоритмом в [9]. В ходе эксперимента было подготовлено шесть наборов тестовых изображений.В каждом наборе было 25 изображений, включая неповрежденные и фальшивые изображения с подделкой «копирование-перемещение» или «склейка». Разница между наборами заключалась в качестве изображения-степени сжатия JPEG. В таблице 3 показано сравнение точности обнаружения между двумя методами; когда изображение сильно ухудшается из-за сильного сжатия JPEG, два метода обеспечивают допустимую производительность. Однако, если поддельное изображение сохраняется с небольшим сжатием, точность обнаружения метода Ли значительно снижается, в то время как наш метод по-прежнему сохраняет высокую точность.На рисунке 11 показан пример сравнения результатов обнаружения двумя методами. % 4996 4997 84% 9058 907 Набор Степень сжатия Точность Li [9] Точность нашего метода 80% 2 80% 0% 84% 3 60% 56% 80% 88% 5 20% 92% 92% 6 5% 100% 100% 4.2. Результаты моделирования В этой части мы представляем смоделированный случай подделки, когда шум добавляется в имплантированную область. Эта симуляция также отражает реальную атаку сращивания, которая может быть применена для того, чтобы сделать чужеродную область визуально похожей на остальную часть шума изображения. Поскольку Photoshop — популярный инструмент для редактирования изображений, мы добавляем шум к изображению с помощью фильтров, предоставляемых программным обеспечением. Есть два варианта распределения шума: гауссовский и равномерный и два шаблона шума: монохромный и цветной.Таким образом, доступны четыре комбинации, и пользователь может изменять количество шума в процентах. Эксперимент разработан, чтобы продемонстрировать чувствительность алгоритма, которая является нижним пределом добавленного шума, который может быть обнаружен нашим методом. На рисунке 12 показана точность обнаружения четырех групп, каждая из которых содержит пять поддельных изображений. Мы пришли к выводу, что эффективный нижний предел обнаружения составляет 1,4% для гауссовского шума и 2,2% для равномерного шума независимо от монохромного или цветного шума. 4.3. ISO и результаты обнаружения Два набора данных изображений подготовлены для проверки эффективности предлагаемого нами метода. В первом наборе все исходные изображения были сняты цифровой зеркальной камерой Nikon D7000 и использованы для изготовления подделок сращивания в сочетании с различной чувствительностью ISO, показанной в таблице 4. В тестовом наборе 10 подделанных снимков. Данные в этой таблице представляют собой точность обнаружения или истинно положительный результат. 100 ISO 100 200 400 800 1600 3200 100 9058 100- 100 100 200 20 — 40 80 100 100 400 90 6 40 6 40 6 40 800 100 80 50 — 80 100 1600 100 100 100 3200 100 100 100 100 70 — Настройка чувствительности ISO в камере дискретная, без того же интервала, и мы обнаруживаем, что более высокий коэффициент TP появляется при сочетании двух чувствительности ISO с большим промежутком.Чтобы ясно увидеть это явление, мы можем увидеть рисунок 13. Горизонтальная ось отмечена интервалом (-ами), который обозначает интервал чувствительности ISO. Например, интервал 100 и 200 единиц ISO равен 1; это то же самое с ISO 1600 и 3200, тогда как ISO 200 и 1600 равно 3. Среднее значение TR рассчитывается из таблиц 4 и 5. Мы пришли к выводу, что наш метод показывает хорошие характеристики при двух или более интервальных остановках. 100 ISO 100 200 400 800 1600 3200 100- 100 100 200 30 — 20 80 100 100 400 80 6 20 800 100 80 40 — 60 90 1600 100 100 90 3200 100 100 100 90 80 — 905 83 экспериментально не проверено. Второй эксперимент должен проверить эффективность обнаружения подделки на изображениях, объединенных с двух разных камер. И в статье мы просто показываем чрезвычайно сложную ситуацию, когда исходные изображения сделаны с одинаковой чувствительностью ISO. Две камеры — это Nikon D7000 и Canon 550D соответственно. А для тестирования используются 10 кованых изображений из набора. Коэффициент TP показан на рисунке 14. И точность увеличивается с увеличением числа ISO. Причина в том, что возможности обработки изображений двух моделей камер не одинаковы.При более низкой чувствительности ISO на изображении появляется меньше шума и разница в обработке невелика; поэтому коэффициент TP очень низкий — 10%, тогда как при высоких настройках ISO метод снова показывает эффективность. Обратите внимание, что в реальной ситуации ISO двух исходных изображений может не совпадать; только одна интервальная остановка значительно повысит точность, как показано в первом эксперименте. 5. Выводы В этой статье мы сосредоточились на выявлении двух основных типов манипуляции с изображениями: копирование-перемещение и подделка сращиванием.Мы предложили интегрированный алгоритм поиска поддельных регионов с помощью единого процесса аутентификации. В нашем методе блочные искусственные сетки JPEG и расхождения локального шума использовались для создания характеристик, которые были объединены с показателем качества изображения в качестве коэффициента. Экспериментальный результат показывает, что наш подход применим как к сильно сжатым, так и к высококачественным изображениям. По сравнению с существующими алгоритмами наш метод имеет конкурентные преимущества и большую область применения. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи. Благодарности Авторы благодарят рецензентов за ценные комментарии. Это исследование было частично поддержано Исследовательским комитетом Университета Макао и Фондом развития науки и технологий ОАР Макао (проекты №№ 034/2010 / A2 и 008/2013 / A1). No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт