图像算法鉴黄涉及到哪些技术？具体是什么流程？
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- 通过对图片影像的检测，比如肤色、姿态、场景进行识别，还有就是交互行为分析，像文件名，文件打开/上传时间等，国内名气较大的第三方平台有阿里绿网和网易云易盾、腾讯云万象优图、图谱科技等
- 深度学习卷积神经网络，直接分类训练就行了吧，这个应该比较简单。难不成还要定位，人脸识别？ 1，收集数据集，直接从日本片视频里面随机截图打上涉黄标签。然后从正常的生活，电影，视频里截图打上正常标签。随机分训练集验证集。 2，搭建卷积神经网络，训练网络。 3，搭建系统，做 API 接口，输出鉴别能力。
- 裸体人体图像学习库、性器官图像库建立，等分视频长度数段（假设 10 段），每段截获一帧图片，每段均通过帧图识别->裸体图像识别—>二次性器官图像识别，两次匹配均符合则收集屏幕截图记录视频目录及文件名称，下一视频文件获取帧图
- 就一个大数据，只要用于参考的数据足够充分，判断就能足够准确...
- 这个不需要什么特殊的技术。 但是要在这说具体流程也太夸张了
- 细粒度图像分类，优质的数据集是监督学习的很好的基础，标注，训练，调优，测试集验证，推理。
- 就一个大数据，只要用于参考的数据足够充分，判断就能足够准确🌚
- 1. 神经网络，训练模型，提供大量数据供模型学习。 2. 随机截取图像，比对。 ps：相关技术比较成熟了，开源的很多。
- 无非就是运动状态包括脱衣服等脱衣服这个动作可以设定为重点怀疑对象，然后在根据后续的一下运动状态就可以基本判定因为动作状态是大范围的所以好判断，面部表情这个我感觉就稍微有点困难了主要是看图片及视频图像质量。环境不好判断
- 只需要两步，第一，身体暴露程度，器官以及重要部位暴露情况，就可以认定。第二，暴露程度，动作对比，关键部位接触对比。如果有必要才需要用 ai 算法，能简单的不用搞得那么复杂
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