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El software de edición fotográfica se vuelve más sofisticado, permitiendo a los usuarios modificar imágenes, tanto a manera diversión como fraudulenta. El mes pasado, por ejemplo, una foto de antílope tibetano que aparecía junto a un tren de alta velocidad se reveló que era una falsificación, de acuerdo con el Wall Street Journal,después de haber sido publicado por la agencia Estatal China de noticias. Los investigadores están trabajando en una variedad de herramientas digitales para la medicina forense, incluyendo las que analizar la iluminación de una imagen, con la esperanza de hacer más fácil la captura de tales manipulaciones.

Herramientas que analizan la iluminación son particularmente útiles porque «la iluminación es difícil de falsificar» sin dejar rastro, dice Kimo Micah Johnson, un investigador en el  en el MIT, cuyo trabajo incluye el diseño de herramientas para análisis forense digital. Como resultado, incluso los fraudes que se ven bien a simple vista, es probable que contienen inconsistencias que pueden ser recogidos por el software.

Muchas imágenes fraudulentas se crean mediante la combinación de partes de dos o más fotografías en una sola imagen. Cuando se combinan las partes, la combinación a veces puede ser detectada por las variaciones en las condiciones de iluminación en la imagen. Una persona observadora puede notar estas variaciones, dice Johnson, sin embargo, «la gente es muy insensible a la iluminación». Las herramientas de software son útiles, dice, ya que pueden ayudar a cuantificar las irregularidades de iluminación – que pueden dar una información sólida en las evaluaciones de las imágenes presentadas como prueba en los tribunales, por ejemplo – y porque se pueden analizar las condiciones de iluminación más complicadas que el ojo humano no puede dtectar. Johnson señala que en muchos entornos de interior, hay docenas de fuentes de luz, como las bombillas y las ventanas. Cada fuente de luz contribuye a la complejidad de la iluminación general en la imagen.

La herramienta de Johnson, requiere un usuario experto, para el modelado de la iluminación de la imagen sobre la base de las pistas recogidas de diversas superficies de la imagen. (Funciona mejor para las imágenes que contienen superficies de un color bastante uniforme.) El usuario indica la superficie que quiere estudiar, y el programa devuelve un conjunto de coeficientes a una compleja ecuación que representa el ambiente de luz que rodea como un todo. Ese conjunto de números se pueden comparar con los resultados de otras superficies en la imagen. Si los resultados no están con una variación determinada, el usuario puede marcar la imagen como posiblemente manipulada.

Hany Farid, profesor de ciencias de la computación en el Dartmouth College, que colaboró con Johnson en el diseño de la herramienta y es líder en el campo de la medicina forense digital, dice que «para la manipulación, no hay un botón de plata». Diferentes manipulaciones serán vistas por distintas herramientas, señala. Como resultado, Farid, dice, que hacen falta una variedad de herramientas que pueden ayudar a los expertos detectar imágenes manipuladas y pueden dar un fundamento sólido de por qué las imágenes han sido marcados.

Artículo completo en: Technology Review MIT