ยุคสมัยนี้ที่การตัดต่อหรือแก้ไขรูปภาพเป็นเรื่องง่ายดายมากๆ ง่ายจนขั้นที่ว่าไม่ต้องมีความรู้ความสามารถก็สามารถทำได้แล้ว ไม่ว่าจะเป็นแอพบนสมาร์ทโฟนที่ใช้เวลาไม่กี่วิในการปรับแต่งเปลี่ยนโครงสร้างต่างๆในรูปภาพ ซึ่งก็ถือเป็นเรื่องปกติที่บุคคลบางกลุ่มจะมีการแก้ไขรูปภาพของตัวเองให้ดูดีกว่าความเป็นจริง .. ไม่ต้องอื่นไกล แม้กระทั่ง App ในกล้องของ Smartphone ยังมี Beauty Mode ที่ปรับความเรียวของใบหน้า หรือแก้ไขให้ตาโตได้ตั้งแต่ก่อนถ่ายจริงๆด้วยซ้ำ
การแก้ไขบางทีก็ดูออกไม่ยากครับ เช่นการปรับสัดส่วนของร่างกาย จนบ้านเบี้ยวตามไปด้วย .. แต่ถ้าผู้ที่มีฝีมือหน่อย ก็จะสามารถปรับแต่งตัวเองให้ดูดีได้จนคนทั่วไป ต่อให้พยายามจับผิดก็มองไม่ออกเลยหล่ะ .. ตรงนี้จึงต้องมีระบบ AI เข้ามาช่วยเหลือ อย่างเช่นของ Adobe ที่เรากำลังพูดถึงในวันนี้
ทาง Adobe กับนักวิจัยของสถาบัน Universirty of California ก็ได้มีการร่วมกันสร้างเครื่องมือจากระบบ Sensei AI เพื่อที่จะตรวจจับว่ารูปมีการถูกแก้ไขมาก่อนหน้าหรือเปล่า .. ซึ่งทางบริษัทเองก็ได้เคลมไว้ว่าระบบนี้จะมีความแม่นยำมากกว่ามนุษย์เป็นเท่าตัว
โปรเจ็กต์นี้มีชื่อว่า “Project About Face” ก็แน่นอนหล่ะครับ เพราะจุดประสงค์หลักคือการตรวจสอบใบหน้า .. โดย Machine Learning จะมี Algorithm ในการตรวจสอบระดับ Pixel ต่อ Pixel และสร้าง Heat Map ขึ้นมาเพื่อดูด้วยว่ารูปนั้นมีการแก้ไขหรือเปล่า .. และมันไม่ใช่แค่ตรวจจับได้ว่าแก้ไขหรือเปล่าเพียงอย่างเดียว แต่สามารถแสดงผลให้เห็นด้วยว่ามีการแก้ไขมามากน้อยแค่ไหน
นักวิจัยก็ได้มีการเทรนระบบ AI ด้วยการใส่รูปเข้าไปในระบบหลายพันรูป ซึ่งรูปเหล่านั้นก็มีการเซฟมาจากอินเตอร์เน็ต .. จากการทดสอบก็มีผลออกมาว่า ระบบสามารถตรวจจับรูปที่ถูกแก้ไขได้ด้วยความแม่นยำระดับ 99% เลยทีเดียว ในขณะที่ทดสอบกับคนจะสามารถตรวจจับได้ราวๆ 53% เท่านั้น
ตอนนี้ระบบของ About Face ก็อยู่ในขั้นทดลอง และยังคงสามารถตรวจจับการแก้ไขภาพที่ทำโดยโปรแกรมที่เป็นพื้นฐาน Adobe Photoshop และถูกแก้ไขโดย Tools ที่เรียกว่า Liquify เท่านั้น .. และตัว AI เองก็จะสามารถ Undo การ Liquify หรือย้อนกลับรูปให้เป็นต้นฉบับได้ด้วย .. ซึ่งทาง Adobe เองก็ได้กล่าวว่าขณะนี้กำลังพยายามพัฒนาระบบ AI เพื่อที่จะให้สามารถตรวจจับการแก้ไขรูปภาพที่ถูกกระทำผ่านวิธีหรือแอพพลิเคชั่นอื่นๆด้วย .. ซึ่งแอดมินเชื่อว่าในอนาคต Tool นี้จะสามารถนำออกมาใช้ประโยชน์ได้อย่างจริงจัง
ขอขอบคุณเนื้อหาจาก Overclockzone
เรื่องล่าสุด
- บทความวิจัย การศึกษาปัญหาการเรียนเขียนโปรแกรมของนักศึกษาสาขาวิชาคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี การศึกษา คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์
- องค์ความรู้ และเทคนิคการเขียนคู่มือการปฏิบัติงาน
- บทความวิจัยเรื่อง : Technology-Rich Outcomes-Focused Learning Environment Inventory (TROFLEI): การศึกษาความเชื่อมั่นแบบสำรวจสภาพแวดล้อมทางการเรียนรู้ Technology-Rich Outcomes-Focused Learning Environment Inventory (TROFLEI): A Study of Reliability for Exploring the Learning Environment Computer programming.
- บทความวิจัย เรื่อง การศึกษาปัญหาการเรียนเขียนโปรแกรมของนักศึกษาสาขาวิชาคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี การศึกษา คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์ The Study of Problems in Learning Programming of Computer and Educational Technology Students, the Faculty of Education, Nakhon Sawan Rajabhat University
- การใช้ฐานข้อมูลออนไลน์ NSRU จากภายนอก