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PornNet:色情视频内容识别网络

导读: 色情视频内容已经严重危害互联网安全,色情内容常以图像和音频两种形式存在,本文介绍了基于图像和音频的色情视频内容识别方法。 全文1653字,预计阅读时间5分钟。 一、背景 随着移动互联网的发展, 短视频成为人们日常娱乐的主要方式,每天有大量的用户通过互联网上传和下载短视频。但有些短视频中存在涉黄内容,这不但对青少年的心理健康产生严重影响,也是引起社会不安全的因素之一。 色情视频的内容识别是个多模的问题,包括:色情图像识别和色情语音识别。在色情图像识别领域,尽管色情图像领域有人研究,但是色情图像识别仍然是一项具有挑战性的任务。例如:色情区域在图像中占比较少,难以召回 和 低俗和色情图像从视觉角度比较近似,难以区分等难题。有些色情视频的画面是正常的,需要靠色情语音才能判别,目前没有色情语音识别的理论研究 二、色情视频内容识别的技术问题 在色情图像识别领域,常见的算法包括基于手工特征的传统机器学习方法和基于深度学习的色情图像的识别。基于手工特征的传统机器学习方法常采用的是颜色直方图,纹路信息等特征用于检测图像中肤色区域,**其缺点是:无法区分低俗图像和色情图像。**随着深度学习的发展,...

无缝构建跨设备体验 | Google I/O 大会精彩回顾

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