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(fù)面影響也成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代出現(xiàn)的重要問(wèn)題之一。虛假圖像檢測(cè)可以維護(hù)信息可信度、公共安全,保護(hù)個(gè)人和機(jī)構(gòu)的聲譽(yù),遏制虛假新聞和信息戰(zhàn),維護(hù)數(shù)字內(nèi)容的真實(shí)性和版權(quán)。隨著技術(shù)的進(jìn)步,虛假圖像檢測(cè)開(kāi)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(cè)系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)也逐漸成為一個(gè)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(guó)虛假圖像檢測(cè)產(chǎn)業(yè)深度研究報(bào)告》顯示,全球虛假圖像檢測(cè)市場(chǎng)規(guī)模將從2024年的5.9億美元增長(zhǎng)到2028年38.7億美元,預(yù)測(cè)期內(nèi)的復(fù)合年增長(zhǎng)率為45.7%。
虛假圖像檢測(cè)市場(chǎng)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(jī)器學(xué)習(xí)階段(2010-2020年)、多模態(tài)檢測(cè)階段(2020年至今)。
在早期階段中,虛假圖像檢測(cè)的概念開(kāi)始出現(xiàn),但技術(shù)仍然相對(duì)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(kāi)發(fā)用于檢測(cè)圖像中的篡改跡象,但這些方法通常依賴于特定的場(chǎng)景和規(guī)則,對(duì)于更復(fù)雜的圖像篡改難以適用。在機(jī)器學(xué)習(xí)階段,基于深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)始被應(yīng)用于圖像真實(shí)性的判別,這些算法能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的篡改。2020年以來(lái),隨著技術(shù)的進(jìn)步,虛假圖像檢測(cè)開(kāi)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(cè)系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)也逐漸成為一個(gè)重要的方向。
根據(jù)產(chǎn)品類型劃分,檢測(cè)服務(wù)仍將是市場(chǎng)中占比最大的產(chǎn)品形態(tài)
近年來(lái),由于各種在線平臺(tái)上數(shù)字化處理內(nèi)容的激增,虛假圖像檢測(cè)解決方案的需求不斷增加。這些虛假圖像檢測(cè)解決方案采用通常基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的先進(jìn)算法來(lái)分析圖像以查找操縱或更改的跡象,仔細(xì)檢查像素不一致、照明不一致和異常圖案等因素,以識(shí)別可能存在的圖像虛假行為。隨著人們對(duì)錯(cuò)誤信息和虛假新聞傳播的日益關(guān)注,社會(huì)組織、社交媒體平臺(tái)甚至個(gè)人越來(lái)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(jìn)步,虛假圖像的出現(xiàn)更加頻繁,對(duì)于虛假圖像的檢測(cè)難度也在增加,也對(duì)檢測(cè)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(cè)市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)速度或?qū)⒆羁?/strong>
在預(yù)測(cè)期內(nèi),歐洲的虛假圖像檢測(cè)市場(chǎng)或?qū)⒏咚僭鲩L(zhǎng)。近年來(lái),歐洲越來(lái)越認(rèn)識(shí)到打擊數(shù)字平臺(tái)上虛假圖像泛濫的重要性,各國(guó)政府、科技公司和民間社會(huì)組織合作實(shí)施旨在檢測(cè)和減少篡改或捏造圖像傳播的措施,英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)和意大利等國(guó)家嚴(yán)格的虛假圖像限制政策,為歐洲虛假圖像檢測(cè)市場(chǎng)提供巨大的增長(zhǎng)潛力。
目前,全球虛假圖像檢測(cè)市場(chǎng)中的主要參與者集中在美國(guó)與歐洲,包括:Microsoft Corporation(美國(guó))、Gradiant(斯皮安)、Facia(英國(guó))、Image Forgery Detector(比利時(shí))、Q-integrity(瑞士)、iDenfy(立陶宛)、DuckDuckGoose AI(荷蘭)、Primeau Forensics、Sentinel AI(愛(ài)沙尼亞)、iProov(英國(guó))、Sensity AI(荷蘭)、Truepic(美國(guó))、BioID(德國(guó))、Reality Defender(美國(guó))、Clearview AI(美國(guó))和Kairos(美國(guó))等。