第404章不存在任何偽造的證據
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第404章不存在任何偽造的證據
偽造的角色運動往往會暴露出機械感或者算法擬合的痕跡。
比如步幅的周期性過於均勻、重心轉移的曲線過於平滑，這些都是肉眼難以察覺但算法一抓一個準的漏洞。
周濟把視頻中綿羊行走、奔跑、低頭吃草的幾段關鍵片段截取出來，輸入分析係統。
這一次，等了二十五分鐘。
結果出來的時候，周濟正端著第二杯茶準備喝，掃了一眼屏幕上跳出來的數據，手頓住了。
生物運動一致性評分：99.89%。
他的第一反應是係統的算法參數設得太寬鬆了。
他調低了容錯率，重新跑了一遍。
又等了二十五分鐘，屏幕上跳出來的結果冇有絲毫變化，依然是99.89%。
周濟放下茶杯，坐直了身體。
第三模塊是微觀影像分析。
這個模塊的技術含量最高。
它能通過分析影像中最小顆粒度的噪點分布、壓縮痕跡和像素相關性，判斷視頻是否經過後期合成或修改。
任何被編輯過的視頻，都會在像素層麵留下肉眼永遠無法察覺的微小破綻，比如某個區域的噪點密度與周邊不一致，或是壓縮算法的痕跡在拚接處出現斷裂。
他把視頻文件切分成兩千多個分析區塊，逐一輸入係統。
這個分析過程需要至少四十分鐘。
四十三分鐘之後，屏幕上的結果讓周濟的額頭開始冒汗了。
微觀影像分析結論：未檢測到合成或修改痕跡。
影像完整性置信度：99.94%。
他把三個結果並列擺在屏幕上，盯著看了足足三分鐘，然後拿起光腦，給另外兩個同事發了條消息：【你們那邊的結果呢？過來碰一下。】
三人小組在分析室裡碰了頭。
負責生物動態模擬算法方向的研究員姓方，是個四十出頭的乾瘦男人，臉色不大好看。
他把自己的分析數據投到共享屏幕上：“我跑了三組不同的生物力學模型，包括咕咕雞的標準運動數據庫，通用雉科動物步態預測模型，還有一個我自己編寫的針對反芻動物行為的專門算法。三組模型給出的結果高度一致——”
他頓了頓，似乎連自己都覺得接下來的話難以啟齒。
“視頻中動物的運動特征，與真實活體生物的行為數據曲線完全吻合。冇有任何算法模擬的痕跡。”
第三個研究員姓吳，負責的是終極驗證手段。
頻譜特征分析。
他能通過分析視頻中聲音信號的頻率分布、共振峰結構和背景噪聲的頻譜特征，來驗證音頻部分是否真實。
偽造音頻聽起來可以非常逼真，但在頻譜層麵的漏洞幾乎無法完美掩蓋。
吳研究員坐在椅子上，雙手交握放在膝蓋上，表情古怪得像吞了一隻活蒼蠅。
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