Confronto immagini per rilevare manipolazioni a tutela del diritto d'autore in fotografia.

Confronto immagini, trova corripondenze e differenze

Il confronto immagini combina oltre 50 test diagnostici per identificare con accuratezza scientifica manipolazioni fotografiche per fornire prove tecnicamente valide in casi di violazioni di diritto d'autore.


Il confronto immagini utilizza tecniche avanzate di computer vision, machine learning e analisi forense digitale per confrontare due immagini e determinare se esistano violazioni del diritto d'autore. Il sistema è progettato per rilevare:

Copie identiche

Immagini duplicate o identiche all'originale

Ritagli e crop

Porzioni estratte dall'immagine originale

Manipolazioni

Modifiche come rotazioni, ridimensionamenti, filtri

L'analisi viene eseguita attraverso una pipeline complessa di 10 fasi, ognuna specializzata in un aspetto specifico del confronto:

Fase 1: Controlli rapidi (Quick Checks)

Prima fase di screening veloce che include:

  • Hash percettivi: Calcolo di impronte digitali delle immagini usando algoritmi come pHash, aHash, dHash e wHash
  • Hash crittografici: Calcolo di MD5, SHA-1, SHA-256, SHA-512
  • Metadati base: Estrazione di dimensioni, formato, profondità colore

Questi controlli permettono di identificare immediatamente copie identiche o molto simili.

Fase 2: Analisi geometrica

Rilevamento di trasformazioni geometriche e porzioni ritagliate:

  • Advanced Crop Detection: Identifica se l'immagine 2 è un ritaglio della prima, supportando rotazioni e scale diverse
  • Trasformazioni geometriche: Rileva rotazioni, ridimensionamenti, e prospettive usando SIFT e omogrfie
  • Template matching multi-scala: Ricerca di pattern a diverse risoluzioni
Fase 3: Tecniche forensi

Analisi avanzata per rilevare manipolazioni:

  • ELA (Error Level Analysis): Analisi a multiple qualità per identificare aree modificate
  • Analisi del rumore: Rilevamento di pattern anomali nel rumore dell'immagine
  • Rilevamento clonazioni: Identifica aree duplicate o clonate all'interno della stessa immagine o tra le due immagini
  • Artefatti di ricampionamento: Ricerca segni di ridimensionamento o compressioni multiple
Fase 4: Analisi temporale

Verifica della timeline e provenienza dell'immagine:

  • Timeline EXIF: Analisi approfondita dei metadati temporali
  • Firme di compressione: Analisi dei pattern di compressione JPEG
  • Inconsistenze temporali: Rilevamento di date contraddittorie o modificate
Fase 5: Validazione semantica

Analisi del contenuto semantico delle immagini:

  • Object Detection: Rilevamento e confronto di oggetti presenti usando modelli di deep learning
  • Text Detection: Estrazione e confronto di testo usando OCR
  • Pattern distintivi: Identificazione di elementi unici o protetti da copyright
  • Analisi loghi e marchi: Rilevamento di elementi distintivi dell'identità visiva
Fase 6: Fingerprinting robusto

Creazione di impronte digitali resistenti alle modifiche:

  • Feature invarianti: Estrazione di caratteristiche resistenti a trasformazioni
  • Wavelet signatures: Analisi nel dominio delle wavelet
  • Statistiche globali: Entropia, contrasto, intensità media
Fase 7: Analisi multi-livello

Confronto gerarchico a diverse scale e frequenze:

  • Piramide gaussiana: Analisi a multiple risoluzioni
  • Filtri di Gabor: Analisi delle texture a diverse orientazioni
  • Wavelet decomposition: Confronto di dettagli a diverse frequenze
  • PCA: Analisi delle componenti principali delle differenze
Fase 8: Machine Learning

Riconoscimento pattern con tecniche di apprendimento automatico:

  • Feature extraction: LBP, HOG, istogrammi
  • Classificazione manipolazioni: Identifica il tipo di modifica applicata
  • Anomaly detection: Rilevamento di pattern anomali
  • Ensemble prediction: Combinazione di multiple tecniche per verdetto finale
Fase 9: Validazione incrociata

Verifica della coerenza tra i diversi metodi di analisi:

  • Consensus scoring: Calcolo del consenso tra diversi algoritmi
  • Rilevamento contraddizioni: Identificazione di risultati contrastanti
  • Validazione forense: Conferma incrociata delle evidenze
Fase 10: Report forense

Generazione del report finale con:

  • Verdetto sulla violazione: Giudizio basato su tutte le evidenze raccolte
  • Livello di confidenza: Percentuale di certezza del verdetto
  • Evidenze principali: Elenco dettagliato delle prove trovate
  • Report HTML e JSON: Documentazione completa per uso legale o tecnico
Feature Detection
  • SIFT: Scale-Invariant Feature Transform
  • ORB: Oriented FAST and Rotated BRIEF
  • BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints
  • AKAZE: Accelerated-KAZE
Analisi Frequenziale
  • DCT: Discrete Cosine Transform
  • DFT: Discrete Fourier Transform
  • Wavelet Transform: Analisi multi-risoluzione
  • Filtri di Gabor: Analisi texture
Machine Learning
  • PCA: Principal Component Analysis
  • LBP: Local Binary Patterns
  • HOG: Histogram of Oriented Gradients
  • Ensemble Methods: Combinazione di predizioni
  • Anomaly Detection: Rilevamento di pattern fuori norma

Una delle funzionalità più potenti del sistema è il rilevamento avanzato di crop e manipolazioni geometriche. Questa tecnologia permette di:

Advanced Crop Detection
  • Rilevamento multi-scala ottimizzato per identificare ritagli a diverse dimensioni
  • Supporto per rotazioni fino a ±15 gradi
  • Identificazione di scale diverse (zoom in/out)
  • Algoritmo a due fasi con ricerca grossolana iniziale e raffinamento di precisione
  • Calcolo del livello di affidabilitàdella corrispondenza
Trasformazioni geometriche
  • Analisi delle matrici di omografia per identificare il tipo di trasformazione
  • Distinzione tra trasformazioni prospettiche, affini, di somiglianza e traslazioni
  • Estrazione di scale, rotazioni e traslazioni applicate
  • Distinzione tra semplice ridimensionamento e vero crop
Tecnologia all'avanguardia

Il sistema utilizza un algoritmo a cascata che combina rilevamento di feature, template matching multi-scala e analisi delle trasformazioni geometriche per garantire la massima precisione nel rilevamento di immagini ritagliate dall'originale.

Visualizzazioni generate

Quando viene rilevato un crop, il sistema genera:

  • Visualizzazione dell'area rilevata con indicazione grafica del ritaglio
  • Estrazione dell'area originale corrispondente per confronto diretto
  • Informazioni dettagliate su scala, rotazione e posizione del ritaglio
  • Livello di affidabilitàdella corrispondenza trovata

Il sistema implementa diverse tecniche forensi avanzate per rilevare manipolazioni che potrebbero non essere evidenti a occhio nudo:

Error Level Analysis (ELA)

L'analisi ELA rileva inconsistenze nei livelli di compressione JPEG che possono indicare manipolazioni:

  • Analisi multi-qualità con diverse percentuali di compressione
  • Amplificazione adattiva per evidenziare aree modificate
  • Equalizzazione dell'istogramma per migliorare la visualizzazione
Rilevamento clonazioni avanzato

Sistema per identificare aree duplicate o clonate:

  • Analisi interna all'immagine 1 (originale)
  • Analisi interna all'immagine 2 (da verificare)
  • Analisi incrociata tra le due immagini
  • Visualizzazione heatmap delle corrispondenze
  • Raggruppamento in cluster delle aree correlate
Analisi del rumore

Esame dei pattern di rumore dell'immagine per rilevare manipolazioni:

  • Estrazione del pattern di rumore ad alta frequenza
  • Analisi statistica dei blocchi di rumore
  • Identificazione di blocchi anomali
  • Determinazione di possibili origini comuni
Artefatti di ricampionamento

Ricerca di segni di ricampionamento e compressioni multiple:

  • Analisi dello spettro di frequenza per rilevare pattern periodici
  • Rilevamento di picchi in frequenza indicativi di ricampionamento
  • Identificazione di compressioni multiple
Approccio integrato

Il sistema combina le informazioni di tutte queste tecniche per fornire una valutazione complessiva sull'autenticità dell'immagine e sulle eventuali manipolazioni subite.

Al termine dell'elaborazione, il sistema genera un report forense completo che include:

Verdetto sulla violazione

Il sistema fornisce uno dei seguenti giudizi:

  • ALTA PROBABILITÀ DI VIOLAZIONE COPYRIGHT (> 80% confidenza)
  • PROBABILE VIOLAZIONE COPYRIGHT (60-80% confidenza)
  • POSSIBILE VIOLAZIONE COPYRIGHT (40-60% confidenza)
  • BASSA PROBABILITÀ DI VIOLAZIONE (< 40% confidenza)

Con segnalazioni specifiche per ritagli:

  • ALTA PROBABILITÀ DI VIOLAZIONE - RITAGLIO RILEVATO
  • PROBABILE VIOLAZIONE - RITAGLIO RILEVATO
Evidenze principali

Elenco dettagliato delle prove rilevate:

  • Percentuale di similarità complessiva
  • Rilevamento di crop o porzioni con confidenza
  • Trasformazioni geometriche applicate
  • Manipolazioni forensi identificate
  • Elementi distintivi comuni
  • Clonazioni o duplicazioni rilevate
  • Oggetti distintivi comuni tra le immagini
  • Inconsistenze nei metadati temporali
Visualizzazioni generate
Advanced Crop Detection

Visualizzazione delle aree ritagliate con indicazione di scala e rotazione

Feature Matching

Visualizzazione delle corrispondenze tra punti chiave (ORB, BRISK, AKAZE)

Rilevamento clonazioni

Visualizzazione delle aree duplicate interne ed esterne

Analisi ELA

Error Level Analysis per identificare aree manipolate

Spettro di Fourier

Analisi nel dominio delle frequenze

Analisi rumore

Pattern di rumore e blocchi anomali

Mappe di differenza

Differenze di texture, luminosità, colore e contorni

Object Detection

Oggetti rilevati e confrontati tra le immagini

Report Forense

Documento HTML/JSON con tutte le evidenze