В МГУ разработали новый метод оценки качества изображений Российские учёные разработали систему анализа фотографий для улучшения компьютерного зрения
Российские учёные разработали систему анализа фотографий для улучшения компьютерного зрения
Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали уникальный подход к оценке качества изображений, позволяющий выявлять их уязвимость к искусственным манипуляциям. Для этого они создали индекс устойчивости (IRI) и модель IRAA, которая прогнозирует, насколько легко можно изменить восприятие изображения алгоритмами. По словам Дмитрия Ватолина, руководителя лаборатории компьютерной графики и мультимедиа, проблема защиты метрик качества особенно актуальна в условиях, когда компьютерное зрение все больше полагается на автоматические оценки.
Команда протестировала различные алгоритмы на популярных наборах данных, таких как MS COCO и TID2013, выявив, что изображения с искажениями, например, шумом или размытием, более подвержены атакам. Учёные также обнаружили, что не все метрики качества одинаково надёжны: некоторые, например, MDTVSFA, легче обмануть. Разработанная модель IRAA показала точность предсказаний на уровне 90,6%, что подтверждает её эффективность для анализа и защиты визуального контента.
Результаты исследования могут применяться в разных сферах, от улучшения алгоритмов обработки изображений до защиты данных от фальсификации. Новый метод особенно полезен для потоковых сервисов, видеоплатформ и медиа, где важно поддерживать объективную оценку качества контента. Учёные уверены, что их разработки помогут сделать технологии анализа изображений более устойчивыми и надёжными.