圖像辨識如何改變色情產業?再也不用上 PTT 神人了

作者 | 發布日期 2017 年 01 月 21 日 0:00 | 分類 人工智慧 , 科技趣聞 , 軟體、系統 follow us in feedly

先進的圖像辨識如何改變色情產業?
說到這方面,日本人表示,你們都弱爆了!




來舉幾個例子:

一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似畫像検索サービスをつくったノウハウを公開する- Qiita(使用 chainer 和深度學習搭建女優圖像檢索服務)

這位仁兄做了個實驗,使用爬蟲在網上蒐集了大量的女優臉部圖片,使用 dlib 做面部辨識的處理。使用 chainer 搭建神經網路並測試。最後達到的功能就是,根據一副圖像,自動辨識最相似的女優。

更厲害的是,最後作者表示他把這個服務搭建成一個網站,歡迎大家來訪問。網站的地址我就不發了,大家自己到原文去找吧。

二、ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築- Qiita(使用深度學習構建一個可以自動檢測最相似女優的機器人)

這個看起來和第一個差不多,其實是不一樣的。這個機器人能從臉部打馬賽克的圖片,辨識出原來的人物是誰。

效果如圖:

雷鋒網配圖

機器人:照片中的人物為上原亞衣。相似度 98.730320%。

三、ディープラーニングで顔寫真から巨乳かどうかを判別してみる(うまくいったか微妙) – Qiita (使用深度學習,透過臉部照片,嘗試判別胸部大小)

作者還是一樣的套路,先蒐集了好多臉部圖片當訓練集。使用了 tensorflow 進行訓練,最後的結果如下:

  • 巨乳的召回率為 82%(69/84)
  • 貧乳的召回率為 37%(30/81)
雷鋒網配圖

作者表示,巨乳組正確率很高,但貧乳組不行。要提高正確率,還要更多的資料。

另外摘錄一些有趣的網友評論:

雷鋒網配圖

yomox9:有意思。那麼從男性的臉部特徵出發,好像也可以做相同的事情呢。

u651601f:求巨乳圖片的訓練集。感謝樓主。

四、Ecstascene:音特徴を利用した成人向け動畫における最高潮場面推定システム(使用音頻特徵推測成人影片的最高潮場面)

嚴格來說這個其實不是圖像領域了。原文我沒找到,不過看標題基本就明白什麼意思了。

補一張圖(作者竟然是東京大學情報理工系的,為什麼研究的東西那麼奇特……)

雷鋒網配圖

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:shutterstock) 

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