Профессиональная ориентация пассажиров и их хобби ощутимо повлияли на оснащение машин: с любого сиденья можно выйти по WiFi в Интернет, а снаружи размещаются стойки для велосипедов — излюбленного средства передвижения многих гугловцев в обеденный перерыв. Подолгу ожидать автобуса на остановке пассажирам не приходится: о прибытии транспорта они заблаговременно оповещаются по SMS или по «аське». Ныне «гуглобусы» ежедневно доставляют из дома на работу и обратно 1200 работников — почти четверть калифорнийского персонала фирмы. Ежедневно в две смены — с 5 до 11 часов утра и с 4 до 10 вечера — их водители совершают 132 поездки, подбирая пассажиров с сорока остановок, расположенных в двенадцати населенных пунктах в окрестностях Сан-Франциско, наматывая при этом больше семи тысяч километров. «Фактически на нашем попечении состоит небольшое муниципальное транспортное агентство», — резюмирует «начальник транспортного цеха» Google, а по совместительству — начальник службы безопасности Марти Лев (Marty Lev). Ему вторит глава информационной дорожной службы «511» Тэд Уилби (Tad Wilby), собаку съевший на транспортной системе Соединенных Штатов: «Ни об одной более крупной корпоративной транспортной программе мне пока не известно».
О сумме, выделенной на транспортные нужды, руководство Google не распространяется. Впрочем, внакладе оно точно не осталось: время и нервы работников — куда более ценный и к тому же невосполнимый ресурс. По данным социологических опросов, многие сотрудники компании ценят транспортные удобства куда выше, чем другие предоставляемые им «вкусности», включая бесплатные обеды, медосмотры и часы для свободного творчества. Программы под лозунгом «эх, прокачу!» начинают понемногу внедрять и конкуренты Google: корпоративные маршруты нанесли на карту такие гиганты интернет-бизнеса, как Yahoo и eBay. Так что не исключено, что в дальнейшем все важные события на кадровом фронте будут происходить во время пересадок пассажиров с автобуса на автобус. ДК
Графический редактор компании Adobe, ставший символом цифровой обработки фотографий, готовится сыграть не совсем обычную роль. Доступность компьютерной ретуши обострила проблему подделки изображений. И если слегка приукрашенные снимки, размещенные, к примеру, на сайтах знакомств, в худшем случае чреваты испорченным свиданием, то последствия использования фальшивых фотоматериалов в криминалистике, науке и журналистике могут оказаться гораздо серьезнее.
Пытаясь противостоять этому, Adobe разрабатывает технологию, позволяющую выявить фотоснимки, по которым прошлись инструменты графических пакетов. Примечательная деталь: система будет реализована в виде плагинов для Photoshop. Искренне заинтересованы в создании «детектора подлога» информационные агентства Reuters и Associated Press, что особенно проявилось после прошлогоднего скандала, когда один из фоторепортеров Reuters попался на добавлении дыма к ливанскому пейзажу (см. «КТ» #649). Конечно, пригодится подобная технология и правоохранительным органам, и клиентам онлайновых аукционов, оценивающим товары по фотографии.
Алгоритм столь востребованного программного продукта разработан при участии профессора дартмутского колледжа Хэни Фарида (Hani Farid), известного трудами в области вычисления фотофальшивок (см. «КТ» #626). В основе метода лежит поиск повторяющихся участков изображения — результата работы «клонирующего штампа». Другой способ выявления подделки базируется на особенностях формирования камерой (или RAW-конвертером) полноцветной картинки и может среагировать на любые манипуляции, произведенные над фотографией. Как известно, каждый пиксел растра хранит только одну из трех цветовых составляющих (красную, зеленую или синюю), а две оставшиеся рассчитываются, исходя из информации о соседних пикселах (операция Demosaicing). Таким образом, между элементами конечного изображения образуются математические взаимосвязи, которые разрушаются при обработке в редакторе, давая возможность отловить подкорректированные фотографии. Однако универсальность этого метода грозит ложными срабатываниями «детектора», ведь за существенное изменение могут быть приняты «легитимные» операции вроде настройки контрастности, яркости и т. д.
Помимо описанных приемов, Фарид предлагает идентифицировать источник файла фотографии: разные модели камер имеют разные матрицы квантования (применяются в JPEG-сжатии); собственной матрицей обладает и любой графический редактор. Поэтому с большой долей уверенности можно определить, подвергался снимок обработке или сохранился в первозданном виде.
Фарид, впрочем, не считает свою методику панацеей: искушенные умельцы все равно найдут способ обмануть систему, но доморощенным художникам наверняка будет гораздо труднее выдавать свое творчество за чистую монету. Судя по всему, плагины появятся не ранее следующего года, и к этому времени ценителям фотореализма следует окончательно распрощаться с верой в чудо. ИК