[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]如今网盘行业已经倒得差不多了,只剩下360云盘,百度云,华为云盘等等,而百度云里面大部分的XX影片都不能看了(不要问我是怎么知道的)百度云是如何识别出这类电影的呢?下面把话筒转向知乎大神↓ [color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]————————————————–步骤1:数学筛选——————————————————–
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]首先把百度云上的视频采样分析。例如每个片子截取100张图片,然后自动分析图片内容。
值得注意的是,自动分析黄片内容不是不可能的,例如:
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]使用颜色特征分析来测量图片中皮肤的面积。。。然后确定是不是黄片。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]我听说黄片中的人物一般都不穿衣服,所以整部片子中皮肤面积会占屏幕比重比较大,特征明显。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]不过我是好孩子所以也不清楚到底是不是真的。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]然后用一些算法进行评分处理。。例如:
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]通过皮肤的位置和分布分析是不是黄片儿:
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]把图片特征量化,通过这些量化的数据进一步分析做到黄片的筛选。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]————————————————–步骤2:玄学筛选——————————————————–
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]光通过数据分析不可能做到完美筛选全部黄片,但是本着宁可错杀一千不能放过一部的原则,我们可以通过实践(改变通过的变量)肯定找到一个能筛选出所有黄片的算法。这个算法可能误杀大量正(绅)常(士)视频,但是也能排除绝大多数非黄片。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.8)] 剩下来的糟粕可以进一步用机器学习来筛选。。
例如某同学的硕士毕业论文:
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]当然,也可以跳过第一步直接上第二步,如果计算能力和精确度都不是问题的话。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]————————————————–步骤3:人工筛选——————————————————– [color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]最后剩下的交给他审核一下。。。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]————————————————步骤4:举报机制——————————————————– 人人都是小小鉴黄师
比如这类AV。。。
就需要各位小鉴黄师们的努力了。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.8)]当然,还有一种更神奇的方法。。检测音频中的叫床声。
|