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圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

本文作者: 何之源 2017-01-19 16:43
導(dǎo)語:人類進步的動力在于……

雷鋒網(wǎng)注:本文作者何之源,復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)碩士在讀,研究人工智能計算機視覺方向。本文由雷鋒網(wǎng)編輯整理自作者知乎專欄,獲授權(quán)發(fā)布。

先進的圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?

說到這方面,日本人表示,你們都弱爆了!

我來舉幾個例子:

| 一、chainerによるディープラーニングでAV女優(yōu)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

翻譯:使用chainer和深度學(xué)習(xí)搭建女優(yōu)圖像檢索服務(wù)

這位仁兄做了個實驗,使用爬蟲在網(wǎng)上搜集了大量的女優(yōu)面部圖片,使用dlib做面部識別的處理。使用chainer搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并測試。最后實現(xiàn)的功能就是,根據(jù)一副圖像,自動識別最相似的女優(yōu)。

更厲害的是,最后作者表示:“最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優(yōu)の類似畫像検索をしたサイトを作っているので、よかったら見てみてください?!薄R簿褪钦f,他把這個服務(wù)搭建成了一個網(wǎng)站,歡迎大家來訪問。網(wǎng)站的地址我就不發(fā)車了,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(yōu)を教えてくれるbot」を構(gòu)築 - Qiita

翻譯:使用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建一個可以自動檢測最相似女優(yōu)的機器人

這個看起來和第一個差不多,其實是不一樣的。這個機器人能從面部打碼的圖片,識別出原來的人物是誰。

效果如圖:

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

機器人:照片中的人物為上原亞衣。相似度98.730320%。

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

| 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

翻譯:使用深度學(xué)習(xí),通過面部照片,嘗試判別胸部大小。

這個腦洞我真的表示無語,真的能成功么?

作者還是一樣的套路,先搜集了好多面部圖片當(dāng)訓(xùn)練集。使用了tensorflow進行訓(xùn)練,最后的結(jié)果如下:

  • 巨乳的召回率為82%(69/84)

  • 貧乳的召回率為37%(30/81)

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

作者表示巨乳組正確率喜人,但貧乳組不行。要提高正確率,還要更多的數(shù)據(jù)集。

另外摘錄一些有趣的網(wǎng)友評論:

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

yomox9: 有意思。那么從男性的面部特征出發(fā),好像也可以做相同的事情呢。

u651601f:求巨乳圖片的訓(xùn)練集。感謝樓主。

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

| 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

翻譯:使用音頻特征推測成人視頻的最高潮場面

嚴(yán)格來說這個其實不是圖像領(lǐng)域了。原文我沒找到,不過看標(biāo)題基本就明白什么意思了。

補一張圖(作者竟然是東京大學(xué)情報理工系的,為什么研究的東西那么奇怪......):

圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

本文部分例子參考了:深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在哪些領(lǐng)域讓你覺得「我去,這也能行!」?

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圖像識別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)?日本人表示:你們都弱爆了

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專欄作者

復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)碩士,方向為人工智能,計算機視覺。
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