Die Königsdisziplin des Fälschens ist die kompromittierendste: Zum Tagesgeschäft der Boulevardblätter gehören Babys in den Armen oder Geliebte an den Seiten irgendwelcher Promis, für die weniger schillernde Spezies der Politiker ließen sich brisante Geheimtreffen digital arrangieren. Der Duplikatdetektor stochert bei echten Fotomontagen im Dunkeln, da die Einzelteile aus unterschiedlichen Bildern stammen. Doch Jahresund Tageszeiten, Wolken und Sonne, innen und außen, Blitzlicht und Studiostrahler sowie Nähe und Ferne können eine solch einzigartige Beleuchtung im Bild schaffen, dass es schwierig wird, passende Versatzstücke für eine glaubhafte Montage zu finden. In manchen Fällen dürfte der einzige Weg zur perfekten Täuschung eine extra angefertigte Aufnahme unter möglichst identischen Lichtverhältnissen sein.
Die Beleuchtung verrät dem menschlichen Auge oft auf den ersten Blick, dass etwas faul ist. Der Computer hingegen kann nur anhand von Objekten, die ein Mensch im Bild markiert hat, nach Unstimmigkeiten suchen, indem er deren Beleuchtungsart und -richtung analysiert [4].
Nur an den Randpunkten eines Objekts im 2D-Bild lässt sich die jeweilige Oberflächennormale leicht bestimmen. Diese muss man kennen, um aus der Heligkeitsverteilung des Objektrandes auf die Position der Lichtquelle schließen zu können.
Da ein Foto die dreidimensionale Wirklichkeit auf 2D reduziert, kann der Algorithmus nicht einfach von beliebigen Punkten eines Objekts ausgehend auf die Position der Lichtquelle schließen: Dazu müsste er die Geometrie der Objekte kennen oder mehrere, aus unterschiedlichen Blickwinkeln aufgenommene Bilder derselben Szene vergleichen.
Lediglich an den Rändern von Gegenständen und Personen ist das Problem lösbar: Die sogenannte Oberflächennormale, aus der man die Reflexion auftreffenden Lichts und damit die Ausrichtung des Gegenstandes zur Lichtquelle ableiten kann, besitzt an den Objektgrenzen keine Tiefeninformation, kann ergo für beliebige Punkte zur Berechnung der Lichtrichtung verwendet werden. Die Oberflächennormale steht senkrecht auf den Tangenten eines Punktes in der Oberfläche. Einfache Beispiele aus dem Alltag: Die Drahtborsten einer Haarbürste bilden in der Regel die Oberflächennormalen zum Untergrund und auch bei Igelbällen stehen die Stacheln senkrecht zur kugeligen Haut.
Zunächst muss der Forensiker also die Objektgrenzen markieren – außer einem fortgeschrittenen Extraktionswerkzeug (etwa aus Photoshop, PhotoImpact oder Paint Shop Pro) benötigt er dazu schon ein wenig Zeit und Geschick. Aus dem Helligkeitsprofil entlang der Objektoberfläche errechnet der Algorithmus nun die Position der Lichtquelle, wobei diverse Annahmen das Modell vereinfachen. Beispielsweise geht es von einer Objektoberfläche mit matten Reflexionseigenschaften (Lambert’sche Oberfläche) aus.
Als spezielle Spielart der Beleuchtungsanalyse haben die Forscher eine Art Pupillenscan entwickelt. Das Umgebungslicht zaubert diesen berühmten lebendigen Lichtreflex in die Augen, der gerne mal einem schlechten Rote-Augen-Filter zum Opfer fällt. Ansonsten lässt er Rückschlüsse auf Kameraposition und Beleuchtungsrichtung zu.
Die Position des Glanzlichts in der Iris und deren Form verraten den Kamerastandpunkt. Als Hauptpunkt bezeichnet man den ins Foto hineinprojezierten Kamerastandpunkt. Zwei unterschiedliche Hauptpunkte entlarven die Fälschung.
Da man es beim Augapfel mit einem Objekt geläufiger Geometrie und bekannter Reflexionseigenschaften zu tun hat, ist man nicht auf die Objektgrenzen angewiesen. Die Oberflächennormale eines Punktes kann man aus der Form der Iris ableiten: Schaut die Person direkt in die Kamera, so erscheint die Iris rund, bei horizontaler oder vertikaler Abweichung zunehmend elliptisch. Dies genügt, um zusammen mit Informationen über Form und Position der Linsenreflexe, die man ebenfalls aus dem Bild gewinnt, die Lichtrichtung und damit die wahrscheinliche Kameraposition zu berechnen. Ergeben sich für zwei Personen in einem Bild unterschiedliche Kamerapositionen, standen sie vermutlich nicht so einträchtig beieinander, wie das Foto suggerieren wollte.
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