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男女筒子们都进来评评，真的是这样吗？收藏
男人的朋友圈为啥不爱晒老婆女人的朋友圈离不开自拍、美食、化妆品，那男人的朋友圈是怎样的？都在晒什么呢？还有MM问：“男朋友从不在朋友圈晒我照片，这正常吗？”★纯直男的日常：晒新闻政治、经济、军事是他们最关心的话题。朋友圈阅读替代了报纸阅读，满足了他们关心局势的热情。还有各种经济话题：房产、社保、降息......也是男人关心的话题。在朋友圈纯分享新闻的男人，也许他们的日常是很无趣的，但往往有踏实可靠的态度与作风。另外，如果一个男人的朋友圈都是这些内容，基本可以鉴定为踏实可靠的纯直男。★晒照片：美景也会拍成丑图咱女人晒照片，除了拍摄之前细心研究构图外，也一定需要美颜、修图、滤镜。而男人拍照片，很少知道“滤镜”是个什么玩意。男人朋友圈晒的照片，基本都反映了身边最真实的世界，光线低沉，背景杂乱，人物模糊，毫无重点。他们往往有着把美食拍成黑暗料理的能力，也有到了风景区只对着指示牌拍照的习惯。★不秀恩爱：晒娃也不晒老婆有人开玩笑说，男人不爱在朋友圈晒关于老婆或者女朋友的任何消息，那这绝对是一个危险信号!因为他除了你，可能在朋友圈各种聊、假装单身!这是真的吗？也可能是另外一种原因：那就是爱老婆的表现。男人自知自己拍美图能力低下，万一把老婆拍丑了，这责任谁负？还有一个原因：男人爱看别人老婆，却不爱让别人看自己老婆。所以，即使是老婆貌美如花，男人也很少舍得晒出来。这样想是不是很正能量呢？在我的朋友圈，男人晒孩子的比例很高，用孩子照片做头像的也很高，这足已说明他有一颗爱你爱娃爱家的心。(瞬间觉得很安慰，有木有？)★晒自拍的男人，性取向成疑直男很少会在朋友圈晒自拍，即使他们会自拍，也很少晒出来。过了20岁还爱凹角度晒自拍的男人，十有八九有同性取向。除此之外，晒肌肉晒半裸的也可以归为此类。★男人晒什么会为自己加分？男人晒什么能为自己加分，能显示出自己是个有品位有趣味有追求有修养的好男人呢？这点还得咱女人说了算。喜欢晒旅途的男人，因为觉得他们懂生活。喜欢分享音乐影视的男人，觉得这样的男人肯定很有生活情趣。喜欢晒自己做饭做菜的男人啦，原因嘛，你懂的!
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&照片是真实世界的反映吗？或许从照相技术发明的初衷来说，应该是这样的。不过现实情况却是，在拍照技术被发明不久后，利用照片冲印技术进行照片修缮和造假的情况就已经出现了。等到了数码照片时代，Adobe这样的图像处理软件出现后，更让照片造假成为了一件普遍的事。等到今天，AI把更强的图像处理能力带给了每一个人时，通过手机上的App就能对照片甚至视频进行修图美颜，照片造假已经成为了一件人们习以为常的事情。不过到了今天，这种情况很可能就要被改变了。照片造假简史关于照相术的发明有两种说法，一说在1826年，由一位法国人成功完成了第一次摄像，也有说法是1839年利用卤化银技术作为感光材料的技术成熟后，照相术才可是正式应用起来。但在1855年，就已经开始有人利用暗房冲洗技术对照片进行造假了。上面这张照片，就是1855年出现的一张假照片。我们可以看出，这张照片应该是把两张歪着头的半身照合并曝光在一张相纸上，才形成了图中两个脑袋的错觉。在那个没有PS的年代，修改胶片照片是一件非常费劲的事。曾经为×××、×××、×××等等多位领导人拍摄过照片的新华社摄影部技术组组长陈石林就曾在采访中提到过提领导人们修片的过程。就拿这张照片来说，早年间×××没有自己的单人标准照，陈石林就把手表的表针磨成极细的小刀，把×××从这张集体照中“抠”了出来，制成了×××的第一张标准照，也就是现在百元人民币上的“毛爷爷”。剩下的还有用分部分曝光提高人脸上的立体效果、用透明水彩燃料、薄碱液把牙齿涂白等等。随后数码照片时代来临，Photoshop等等软件的出现让照片可以完全脱离现实、变为艺术品，或者以假乱真的的改动混淆事实。当AI带来强大的学习能力和图像处理能力之后，照片的改动甚至可以自动化、批量化。现在很多手机宣传的AI拍照、智能美颜，其实就是手机程序执行图像处理指令，创造出无数张“假的照片”。一眼识破假照片的AI，和保证照片真实的区块链Adobe这类公司通过软件技术带给了我们一个更美好的世界，同时也带来了很多欺骗。轻则是一张和真人长相不符的照片，重则是可能影响世界的虚假新闻照片。这时，识别照片造假已经成了一件重要工作。通常来说，识别照片造假的方式有以下几种。第一是通过光影识别。一般情况下，一张照片里的光源都是相同的，所以阴影的大小、位置、角度应该也是相对的。如果说照片中有对象的阴影位置不符合光源体系，那么这一对象通常受到了修改。第二种是重建3D模型。当照片没有明显的阴影误差时，我们可以通过已知信息重构照片中物体的3D模型，以此重新“拍照”然后对比现在的照片有没有进行修改。上面这张图片，就是通过了解到照片中人的身高体重，进行3D模型重现之后发现比例角度都和照片相同，也就确定照片没有被修改。第三种方法，是建立数码相机的“指纹”。捷克一家初创企业Verifeyed通过对相机光学系统、传感器和储存系统确定每一台相机的独特性，再通过检验jpg文件经过几次保存再压缩来判断图片有没有经过修改。除此之外，还有类似于看看物体边缘有没有模糊畸变、墙壁有没有被P歪等等普通人常用的低阶手段，但不管怎样，比起AI造假照片的速度和强度，我们甄别假照片的能力都要差了一大截。还好现在AI技术和区块链技术也加入了反照片造假的大军。Adobe在此前的CVPR计算机视觉大会上就展示了这样一种技术，用深度学习对大量PS过的图片进行学习和训练，得出深度学习神经网络模型，通过对图像噪点的变化来识别图像有没有被修改过。通过这种方式，Adobe还能识别出拼接、删除、涂抹三种不同的图像修改方式，并且，这一切都是在AI的控制下高速有效地自动进行。而在美国，一家名为Truepic的企业推出了一款名为DeepFake的产品，通过区块链技术来确保图片的真实可信。DeepFake在手机终端中搜寻照片，通过识别终端号、地理位置和拍摄时间等元数据对照片施加水印，储存这张照片之后再生成不变的区块链。这样一来如果有人对自己的照片进行修改，DeepFake用户就可以通过已经上传过的真实版本来自证清白。信息安全和远程服务的救星？防止照片造假的真正意义，并不是想识破谁的照骗，而是为了很多远程服务可以被更好的进行，和在新媒体时代保证信息安全。最典型的，愈演愈烈的新闻图片造假也有可能就此停止。就拿上面这张照片来说，照片是911发生时小布什和小学生在一起的照片，为了表现小布什的愚蠢无能，好事者把书的封面P成了倒置。一张虚假的照片可能就此给政治家和明星的职业生涯抹上污点。但如果所有新闻工作者都利用上区块链技术，为照片自证清白，女明星们也不再需要为合照中谁把谁P丑了进行争论。这一招应对前一阵很火的人工智能换脸制作明星的×××照片更是有奇效。除此之外，最近开始流行的智能保险远程定损，就是用户拍下事故照片上传到App，在通过人工审核或者机器学习通过照片来判定事故的损失。并且很多时候我们需要通过上传×××照片、驾驶证照片、合同照片等等来进行平台身份认定。在这一类情况下，照片造假的难度是很低的，但让平台方对照片进行人工审核的成本却很高。这时Adobe推出AI检测图片造假技术就可以很好的派上用场。总之每一项技术的诞生总要有新的意义，就像反照片造假技术的价值绝不是仅仅让世界上没有照片，而是通过创造信任，来实现商业效率的进步。标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文地址：http://blog.51cto.com/naojiti/2132614
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　　每一项技术的诞生总要有新的意义，就像反照片造假技术的价值绝不是仅仅让世界上没有照片，而是通过创造信任，来实现商业效率的进步。　　照片是真实世界的反映吗？　　或许从照相技术发明的初衷来说，应该是这样的。　　不过现实情况却是，在拍照技术被发明不久后，利用照片冲印技术进行照片修缮和造假的情况就已经出现了。等到了数码照片时代，Adobe这样的图像处理软件出现后，更让照片造假成为了一件普遍的事。　　等到今天，AI把更强的图像处理能力带给了每一个人时，通过手机上的App就能对照片甚至视频进行修图美颜，照片造假已经成为了一件人们习以为常的事情。　　不过到了今天，这种情况很可能就要被改变了。　　照片造假简史　　关于照相术的发明有两种说法，一说在1826年，由一位法国人成功完成了第一次摄像，也有说法是1839年利用卤化银技术作为感光材料的技术成熟后，照相术才可是正式应用起来。　　但在1855年，就已经开始有人利用暗房冲洗技术对照片进行造假了。　　　　上面这张照片，就是1855年出现的一张假照片。我们可以看出，这张照片应该是把两张歪着头的半身照合并曝光在一张相纸上，才形成了图中两个脑袋的错觉。　　在那个没有PS的年代，修改胶片照片是一件非常费劲的事。曾经为毛泽东、周恩来、朱德等等多位领导人拍摄过照片的新华社摄影部技术组组长陈石林就曾在采访中提到过提领导人们修片的过程。　　　　就拿这张照片来说，早年间毛泽东没有自己的单人标准照，陈石林就把手表的表针磨成极细的小刀，把毛泽东从这张集体照中“抠”了出来，制成了毛泽东的第一张标准照，也就是现在百元人民币上的“毛爷爷”。　　剩下的还有用分部分曝光提高人脸上的立体效果、用透明水彩燃料、薄碱液把牙齿涂白等等。　　随后数码照片时代来临，Photoshop等等软件的出现让照片可以完全脱离现实、变为艺术品，或者以假乱真的的改动混淆事实。当AI带来强大的学习能力和图像处理能力之后，照片的改动甚至可以自动化、批量化。现在很多手机宣传的AI拍照、智能美颜，其实就是手机程序执行图像处理指令，创造出无数张“假的照片”。　　一眼识破假照片的AI，　　和保证照片真实的区块链　　Adobe这类公司通过软件技术带给了我们一个更美好的世界，同时也带来了很多欺骗。轻则是一张和真人长相不符的照片，重则是可能影响世界的虚假新闻照片。　　这时，识别照片造假已经成了一件重要工作。通常来说，识别照片造假的方式有以下几种。　　　　第一是通过光影识别。一般情况下，一张照片里的光源都是相同的，所以阴影的大小、位置、角度应该也是相对的。如果说照片中有对象的阴影位置不符合光源体系，那么这一对象通常受到了修改。　　　　第二种是重建3D模型。当照片没有明显的阴影误差时，我们可以通过已知信息重构照片中物体的3D模型，以此重新“拍照”然后对比现在的照片有没有进行修改。上面这张图片，就是通过了解到照片中人的身高体重，进行3D模型重现之后发现比例角度都和照片相同，也就确定照片没有被修改。　　第三种方法，是建立数码相机的“指纹”。捷克一家初创企业Verifeyed通过对相机光学系统、传感器和储存系统确定每一台相机的独特性，再通过检验jpg文件经过几次保存再压缩来判断图片有没有经过修改。　　除此之外，还有类似于看看物体边缘有没有模糊畸变、墙壁有没有被P歪等等普通人常用的低阶手段，但不管怎样，比起AI造假照片的速度和强度，我们甄别假照片的能力都要差了一大截。　　还好现在AI技术和区块链技术也加入了反照片造假的大军。　　　　Adobe在此前的CVPR计算机视觉大会上就展示了这样一种技术，用深度学习对大量PS过的图片进行学习和训练，得出深度学习神经网络模型，通过对图像噪点的变化来识别图像有没有被修改过。通过这种方式，Adobe还能识别出拼接、删除、涂抹三种不同的图像修改方式，并且，这一切都是在AI的控制下高速有效地自动进行。　　　　而在美国，一家名为Truepic的企业推出了一款名为DeepFake的产品，通过区块链技术来确保图片的真实可信。DeepFake在手机终端中搜寻照片，通过识别终端号、地理位置和拍摄时间等元数据对照片施加水印，储存这张照片之后再生成不变的区块链。这样一来如果有人对自己的照片进行修改，DeepFake用户就可以通过已经上传过的真实版本来自证清白。　　信息安全和远程服务的救星？　　防止照片造假的真正意义，并不是想识破谁的照骗，而是为了很多远程服务可以被更好的进行，和在新媒体时代保证信息安全。　　　　最典型的，愈演愈烈的新闻图片造假也有可能就此停止。就拿上面这张照片来说，照片是911发生时小布什和小学生在一起的照片，为了表现小布什的愚蠢无能，好事者把书的封面P成了倒置。一张虚假的照片可能就此给政治家和明星的职业生涯抹上污点。　　但如果所有新闻工作者都利用上区块链技术，为照片自证清白，女明星们也不再需要为合照中谁把谁P丑了进行争论。这一招应对前一阵很火的人工智能换脸制作明星的色情照片更是有奇效。　　除此之外，最近开始流行的智能保险远程定损，就是用户拍下事故照片上传到App，在通过人工审核或者机器学习通过照片来判定事故的损失。并且很多时候我们需要通过上传身份证照片、驾驶证照片、合同照片等等来进行平台身份认定。　　在这一类情况下，照片造假的难度是很低的，但让平台方对照片进行人工审核的成本却很高。这时Adobe推出AI检测图片造假技术就可以很好的派上用场。　　总之每一项技术的诞生总要有新的意义，就像反照片造假技术的价值绝不是仅仅让世界上没有照片，而是通过创造信任，来实现商业效率的进步。
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网易通行证/邮箱用户可以直接登录：AI+区块链，一眼识破假照片
现在的照片，往往是“照骗”。如何识别造假的照片呢？本文带你见识一下AI和区块链强强联合的识假技术！
照片是真实世界的反映吗？
或许从照相技术发明的初衷来说，应该是这样的。
不过现实情况却是，在拍照技术被发明不久后，利用照片冲印技术进行照片修缮和造假的情况就已经出现了。等到了数码照片时代，Adobe这样的图像处理软件出现后，更让照片造假成为了一件普遍的事。
等到今天，AI把更强的图像处理能力带给了每一个人时，通过手机上的App就能对照片甚至视频进行修图美颜，照片造假已经成为了一件人们习以为常的事情。
不过到了今天，这种情况很可能就要被改变了。
一、照片造假简史
关于照相术的发明有两种说法，一说在1826年，由一位法国人成功完成了第一次摄像，也有说法是1839年，利用卤化银技术作为感光材料的技术成熟后，照相术才可是正式应用起来。
但在1855年，就已经开始有人利用暗房冲洗技术对照片进行造假了。
上面这张照片，就是1855年出现的一张假照片。我们可以看出，这张照片应该是把两张歪着头的半身照合并曝光在一张相纸上，才形成了图中两个脑袋的错觉。
在那个没有PS的年代，修改胶片照片是一件非常费劲的事。曾经为毛泽东、周恩来、朱德等等多位领导人拍摄过照片的新华社摄影部技术组组长陈石林，就曾在采访中提到过提领导人们修片的过程。
就拿这张照片来说，早年间毛泽东没有自己的单人标准照，陈石林就把手表的表针磨成极细的小刀，把毛泽东从这张集体照中“抠”了出来，制成了毛泽东的第一张标准照，也就是现在百元人民币上的“毛爷爷”。
剩下的还有用分部分曝光提高人脸上的立体效果，用透明水彩燃料、薄碱液把牙齿涂白等等。
随后数码照片时代来临，Photoshop等等软件的出现让照片可以完全脱离现实、变为艺术品，或者以假乱真的的改动混淆事实。
当AI带来强大的学习能力和图像处理能力之后，照片的改动甚至可以自动化、批量化。现在很多手机宣传的AI拍照、智能美颜，其实就是手机程序执行图像处理指令，创造出无数张“假的照片”。
二、一眼识破假照片的AI，和保证照片真实的区块链
Adobe这类公司通过软件技术带给了我们一个更美好的世界，同时也带来了很多欺骗。轻则是一张和真人长相不符的照片，重则是可能影响世界的虚假新闻照片。
这时，识别照片造假已经成了一件重要工作。通常来说，识别照片造假的方式有以下几种。
第一是通过光影识别。
一般情况下，一张照片里的光源都是相同的，所以阴影的大小、位置、角度应该也是相对的。如果说照片中有对象的阴影位置不符合光源体系，那么这一对象通常受到了修改。
第二种是重建3D模型。
当照片没有明显的阴影误差时，我们可以通过已知信息重构照片中物体的3D模型，以此重新“拍照”然后对比现在的照片有没有进行修改。上面这张图片，就是通过了解到照片中人的身高体重，进行3D模型重现之后发现比例角度都和照片相同，也就确定照片没有被修改。
第三种方法，是建立数码相机的“指纹”。
捷克一家初创企业Verifeyed通过对相机光学系统、传感器和储存系统确定每一台相机的独特性，再通过检验jpg文件经过几次保存再压缩来判断图片有没有经过修改。
除此之外，还有类似于看看物体边缘有没有模糊畸变、墙壁有没有被P歪等等普通人常用的低阶手段。但不管怎样，比起AI造假照片的速度和强度，我们甄别假照片的能力都要差了一大截。
还好现在AI技术和区块链技术也加入了反照片造假的大军。
Adobe在此前的CVPR计算机视觉大会上就展示了这样一种技术，用深度学习对大量PS过的图片进行学习和训练，得出深度学习神经网络模型，通过对图像噪点的变化来识别图像有没有被修改过。
通过这种方式，Adobe还能识别出拼接、删除、涂抹三种不同的图像修改方式，并且，这一切都是在AI的控制下高速有效地自动进行。
而在美国，一家名为Truepic的企业推出了一款名为DeepFake的产品，通过区块链技术来确保图片的真实可信。
DeepFake在手机终端中搜寻照片，通过识别终端号、地理位置和拍摄时间等元数据对照片施加水印，储存这张照片之后再生成不变的区块链。这样一来如果有人对自己的照片进行修改，DeepFake用户就可以通过已经上传过的真实版本来自证清白。
三、信息安全和远程服务的救星？
防止照片造假的真正意义，并不是想识破谁的照骗，而是为了很多远程服务可以被更好的进行，和在新媒体时代保证信息安全。
最典型的，愈演愈烈的新闻图片造假也有可能就此停止。就拿上面这张照片来说，照片是911发生时小布什和小学生在一起的照片，为了表现小布什的愚蠢无能，好事者把书的封面P成了倒置。一张虚假的照片可能就此给政治家和明星的职业生涯抹上污点。
但如果所有新闻工作者都利用上区块链技术，为照片自证清白，女明星们也不再需要为合照中谁把谁P丑了进行争论。这一招应对前一阵很火的人工智能换脸制作明星的色情照片更是有奇效。
除此之外，最近开始流行的智能保险远程定损，就是用户拍下事故照片上传到App，在通过人工审核或者机器学习通过照片来判定事故的损失。并且很多时候我们需要通过上传身份证照片、驾驶证照片、合同照片等等来进行平台身份认定。
在这一类情况下，照片造假的难度是很低的，但让平台方对照片进行人工审核的成本却很高。这时Adobe推出AI检测图片造假技术就可以很好的派上用场。
总之每一项技术的诞生总要有新的意义，就像反照片造假技术的价值绝不是仅仅让世界上没有照片，而是通过创造信任，来实现商业效率的进步。
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