利用计算机视觉技术来清除假新闻

邮寄人丽莎·哈维那2016年12月5日

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在过去的几周里，假新闻到处都是。纽约时报报道称，谷歌和Facebook都在采取措施阻止虚假新闻和错误信息的传播。就谷歌而言，他们的目标是从他们的顶级搜索结果中删除虚假新闻报道，而Facebook则更新了他们的政策，明确禁止虚假新闻网站投放广告。

两家公司的目标是限制收入的假新闻网站：谷歌将直接禁止他们，和Facebook否认违规网站访问他们的广告网络，但他们仍可能会在个别的饲料。根据A.马克·扎克伯格的声明“我们已经开展工作，使我们的社区能够标记恶作剧和假新闻，我们在这方面可以做得更多。我们已经取得了进展，我们将继续努力进一步改进。”

CNN.最近出版了一本指南为确定是否在你的社交饲料的帖子是假的。但一些研究人员正在迈进了一步，并使用技术与这一努力的帮助。

研究人员通过检查照片解决假新闻问题

手机无处不在的特性使普通市民能够成为公民记者。他们可以比传统新闻记者更快地报道突发新闻。但当与许多软件包中强大的图像编辑功能相结合时，很难区分真实的新闻照片和篡改的照片来自意大利特伦托大学的一组研究人员最近发表了一篇论文，朝图像的完整性在线消息验证，它研究了一种使用图像分析来识别试图篡改新闻报道的图像的方法。

该团队提出了一种工具，可以验证新闻文章中使用的图像与与与同一新闻主题相关的其他视觉相似图像的一致性。目标：确定何时从原始图像修改图像。这篇论文包括了一些照片示例，展示了新闻网站在新闻文章中附带图片的情况。下面是一个这样的例子。

查理周刊3月在巴黎来自世界各地的特色国家领导人。一个正统的论文发表之前，编辑了从原始图像的女性领导者。图片来源：塞西莉亚PASQUINI，卡罗Brunetta，安德烈F.·芬奇，瓦伦蒂娜Conotter和朱利亚Boato从特伦托大学。

在纸张他们说，“我们的目标是创建一个经验系统，帮助验证同一主题的不同新闻文章中使用的视觉和语义相似图像的一致性。给定某个在线新闻，我们的系统识别与同一主题相关的一组图像，并呈现共同的视觉元素，这些图像可以依次进行比较通过多媒体取证工具与原始证据进行对比和分析，以发现可能的不一致之处。”

通过它们的相关文本和元数据相关的连接到新闻报道的图像，研究小组首先识别提出的工具。一旦图像中发现，在所提出的方法的下一个任务是确定的图像可以被认为是视觉上相似。为此，研究人员选取了一组三个工具：加速稳健特征（冲浪）为特征匹配，相关值，并且面部检测器，其中最大稳定极值区域（MSER)对图像中的面执行特征匹配。

据研究人员称，“我们利用了MATLAB计算机视觉工具箱，它提供的算法... SURF计算，人脸检测，MSER特征计算和特征匹配“。

这篇论文确实证明了检索与单个新闻故事相关的类似图像的有效性，并且当在网络上仍然可以找到修改过的版本时，成功地识别了修改过的图像，“提出的方法简单，但非常有效，我们在一些案例中验证了其性能。据我们所知，这是与在线新闻相关的图像验证方向的第一种方法。”