性感与色情有多远——你不知道的图片鉴黄那些事儿

图片鉴黄服务市场容量巨大，做为移动互联网行业最为热门的创业领域，移动社交类App天天生产大量图片，并有无数色情图片混杂其中，因此高效准确地鉴别和剔除淫秽色情信息成为一项十分艰巨的任务。

此外，移动直播的大热也致使图片鉴黄需求大增，尤为对于中小开发团队而言，直播平台极可能由于人力监管问题而在涉黄审核方面出现风险。而自主研发鉴黄功能或增长审核人员又会增长产品和服务外的支出，给前期开发形成额外压力。利用人工智能图像识别技术进行高效准确的自动化鉴黄服务，能下降企业使用鉴黄服务的技术门槛，帮助企业有效减小相关人力成本的投入。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　如何界定性感与色情

　　　　　　　　　　　　　　　　　　传统神经网络与深度神经网络

机器学习是人工智能的核心，简单来说它就是：运用一套通用的算法——泛型算法，创建起数据逻辑，利用模仿人脑的机制来解释数据，让机器自动学习良好的特征，从而减小人工审核的过程。

举例来讲，想要教会机器去识别色情图像，需利用成千上万的图片样本去“训练”它，提取色情图片特征并不断记忆。每张图片中的任何一个点都包括亮度值、色相值、饱和度值，经过设置这三个值的大小范围，机器能识别出“肉色”，进而猜想出图片里裸露的人体皮肤区域。

色情图片最明显的特色就是画面中人体皮肤颜色所占比例较大，当机器识别图片中有相似人体肤色区域后，须要进一步确认区域的来源，看他们是没有穿衣服的女主角仍是正常物体。假设两块黄色区域分别是两条腿或者两只胳膊，另外一块区域是人的身体，这些区域的长度值、宽度值符合人体大小比例，且彼此位置知足必定的几何关系，则有很大多是色情图片，若是这些区域之间大小和位置不像是人的身体，则能够排除色情图片的嫌疑。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　计算肤色区域的几何关系

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图片区分标准

• 色情：裸露敏感部位，包含露骨镜头，描述性交行为和色情场景的图片。

• 性感：衣着暴露但没有裸露敏感部位。

• 正常：非色情，非性感图片。

色情与艺术的鉴定标准是人定的，理论上讲能够经过刻意训练、调整阈值等手段让机器更符合本身的标准，色情图片数量越多，风格和场景越多样化，机器学习结果越准确。

机器学习的一个主要优点在于能够利用大数据样本，在学习的过程当中不断提升识别精度。得益于今年来计算机速度的提高、大规模集群技术的兴起、GPU 的应用以及众多优化算法的出现，耗时数月的训练过程可缩短为数天甚至数小时，机器学习能够被普遍运用，大大提高鉴黄效率。
人工智能图片鉴黄：机器学习与人工审核相结合

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　又拍云智能鉴黄工做流程
又拍云“智能鉴黄”功能将自动对直播、视频、图片等内容进行鉴别。目前在一张图片鉴黄的完整过程是将它拿到鉴黄中心鉴别，完毕后，再把结果发送至图片审核平台进行最终确认。对于疑是色情图片将由人工审核确认，而这部分将会随着训练次数的增长而不断减小，帮助运营团队节省人工审核成本。
　　　　　　　　　　　　　　　　　如何进行直播鉴黄
一般状况下，视频直播鉴黄服务利用视频截图、图像识别、语音审核、弹幕监控、关键词提取等方式识别色情内容。

其中视频直播的鉴黄可按照如下步骤：识别图像中是否存在人物体征并统计人数；识别图像中人物的性别、年龄区间；识别人物的肤色、肢体器官暴露程度；识别人物的肢体轮廓，分析动做行为；提取音频信息关键词，判断是否存在敏感信息；实时分析弹幕文本内容，判断当前视频是否存在违规行为。每分钟视频采集关键帧的频率可由客户自主设定，从1秒到几十秒都可，例如能够默认5秒采集一次关键帧用于识别。

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