隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的發(fā)展以及數(shù)字圖像編輯工具的普及,人們能夠輕松地創(chuàng)建、編輯和傳播圖像,虛假圖像傳播造成負面影響也成為互聯(lián)網(wǎng)時代出現(xiàn)的重要問題之一。虛假圖像檢測可以維護信息可信度、公共安全,保護個人和機構(gòu)的聲譽,遏制虛假新聞和信息戰(zhàn),維護數(shù)字內(nèi)容的真實性和版權(quán)。隨著技術(shù)的進步,虛假圖像檢測開始涉及多種媒體類型,包括圖像、視頻、音頻等。多模態(tài)虛假信息檢測系統(tǒng)的研究和開發(fā)也逐漸成為一個重要的方向。新思界
產(chǎn)業(yè)研究中心出具的《
2024年全球及中國虛假圖像檢測產(chǎn)業(yè)深度研究報告》顯示,全球虛假圖像檢測市場規(guī)模將從2024年的5.9億美元增長到2028年38.7億美元,預(yù)測期內(nèi)的復(fù)合年增長率為45.7%。
虛假圖像檢測市場的發(fā)展可以大致分為:早期階段(2000年代初)、算法階段(2000-2010年代初)、機器學(xué)習(xí)階段(2010-2020年)、多模態(tài)檢測階段(2020年至今)。
在早期階段中,虛假圖像檢測的概念開始出現(xiàn),但技術(shù)仍然相對不成熟。主要依賴于人工分析和專業(yè)圖像處理軟件。在算法階段,一些基于規(guī)則和特征的算法被開發(fā)用于檢測圖像中的篡改跡象,但這些方法通常依賴于特定的場景和規(guī)則,對于更復(fù)雜的圖像篡改難以適用。在機器學(xué)習(xí)階段,基于深度學(xué)習(xí)的算法開始被應(yīng)用于圖像真實性的判別,這些算法能夠更準(zhǔn)確地識別圖像中的篡改。2020年以來,隨著技術(shù)的進步,虛假圖像檢測開始涉及多種媒體類型,包括圖像、視頻、音頻等,多模態(tài)虛假信息檢測系統(tǒng)的研究和開發(fā)也逐漸成為一個重要的方向。
根據(jù)產(chǎn)品類型劃分,檢測服務(wù)仍將是市場中占比最大的產(chǎn)品形態(tài)
近年來,由于各種在線平臺上數(shù)字化處理內(nèi)容的激增,虛假圖像檢測解決方案的需求不斷增加。這些虛假圖像檢測解決方案采用通常基于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的先進算法來分析圖像以查找操縱或更改的跡象,仔細檢查像素不一致、照明不一致和異常圖案等因素,以識別可能存在的圖像虛假行為。隨著人們對錯誤信息和虛假新聞傳播的日益關(guān)注,社會組織、社交媒體平臺甚至個人越來越多地轉(zhuǎn)向這些解決方案,以防范欺騙性圖像的有害影響。隨著AI的不斷進步,虛假圖像的出現(xiàn)更加頻繁,對于虛假圖像的檢測難度也在增加,也對檢測服務(wù)領(lǐng)域提出了更大的挑戰(zhàn)。
按地區(qū)劃分,歐洲地區(qū)虛假圖像檢測市場規(guī)模的增長速度或?qū)⒆羁?/strong>
在預(yù)測期內(nèi),歐洲的虛假圖像檢測市場或?qū)⒏咚僭鲩L。近年來,歐洲越來越認識到打擊數(shù)字平臺上虛假圖像泛濫的重要性,各國政府、科技公司和民間社會組織合作實施旨在檢測和減少篡改或捏造圖像傳播的措施,英國、德國、法國和意大利等國家嚴(yán)格的虛假圖像限制政策,為歐洲虛假圖像檢測市場提供巨大的增長潛力。
目前,全球虛假圖像檢測市場中的主要參與者集中在美國與歐洲,包括:Microsoft Corporation(美國)、Gradiant(斯皮安)、Facia(英國)、Image Forgery Detector(比利時)、Q-integrity(瑞士)、iDenfy(立陶宛)、DuckDuckGoose AI(荷蘭)、Primeau Forensics、Sentinel AI(愛沙尼亞)、iProov(英國)、Sensity AI(荷蘭)、Truepic(美國)、BioID(德國)、Reality Defender(美國)、Clearview AI(美國)和Kairos(美國)等。