cómo determinar si una imagen es explícita

Question

Estoy buscando una manera de determinar si una imagen es explícita (es segura para el trabajo) o no.

Actualmente estoy buscando una API que sea capaz de hacerlo, pero hasta ahora no he tenido ningún éxito.

Una de las ideas que tuve fue utilizar la API de búsqueda de Google y proporcionar una URL a una imagen, y ver si estaba o no en los resultados cuando safeSearch está habilitado, pero fallará en una imagen que se agregó antes de que el rastreador llegue a eso.

Alternativamente, estoy buscando punteros con respecto a qué buscar en una imagen para determinar cómo SFW es. ¿Alguna sugerencia sobre formas, colores o patrones?

Answer 1

Según lo prometido, un SFW paper de Google investigadores y un patent para su estudio adquirido de este blog entry.

Answer 2

Ver documentos:

detección de imágenes digitales Pornográfico Jorge A. Marcial-Basilio, Gualberto Aguilar-Torres, Gabriel Sánchez-Pérez, L. Karina Toscano- Medina, y Héctor M. Pérez-Meana

Detección Pornografía Uso de máquinas de vectores soporte Yu-Chun Lin (林 語 君) Hung-Wei Tseng (曾 宏偉) Chiou-Shann Fuh

Detección Pornografía Image-Basado Rigan Ap-apid De L una Universidad de La Salle, Manila, Filipinas

También puede tomar algunos consejos de implementaciones existentes por ejemplo:

"La pornografía Detección Palo utiliza avanzados algoritmos de análisis de imágenes que categorizan las imágenes como potencialmente dañinos mediante la identificación de los rasgos faciales, colores de tonos carne , fondos de imágenes, formas de partes del cuerpo y más ".

Answer 3

Uno de mis colegas dirigió el desarrollo de la tecnología de clasificación de la pornografía en una de las compañías más grandes de la web. Compartiré lo que me dijo sobre el desarrollo del filtro.

1. La definición de lo que es explícito varía mucho entre jurisdicciones, por lo que lo que se considera explícito en los EE. UU. Podría no ser en otras partes del mundo y viceversa. Por lo tanto, los modelos deben tener en cuenta el origen del usuario.
2. Un enfoque basado en imágenes puramente es casi imposible de usar de manera efectiva a escala web. El espacio de características es muy complejo en términos de cómo los humanos juzgan lo que es explícito y lo que no lo es, y el desarrollo de la tecnología apropiada de extracción de características para las imágenes resultó ser extremadamente difícil.
3. Algunas de las características más predictivas son el texto en las páginas que enlazan a las imágenes. Estas son algunas de las características más fáciles de desarrollar también.
4. La construcción de conjuntos de entrenamiento etiquetados es muy difícil ya que clasificar porno y otro contenido explícito durante 8 horas al día tiende a afectar negativamente a las etiquetadoras. Debido a esto, la rotación es bastante alta y casi nadie dura un año.
5. Obtener una alta precisión de los clasificadores sigue siendo muy, muy difícil. Trabajaron en él con varios doctores y un equipo muy experimentado y aún no alcanzaron la precisión que probablemente esté buscando.

Si tiene un espacio problemático más restringido, probablemente pueda lograr una mayor precisión. Si está utilizando funciones de imagen, solo el algoritmo o modelo probablemente no se generalizará bien y tendrá una alta tasa de falsos positivos. La mejor de las suertes.