圖像識別怎樣改變 AV 產業?日本人表示:你們都弱爆了

2021-01-14 電子工程世界

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雷鋒網註：本文作者何之源，復旦大學計算機科學碩士在讀，研究人工智慧計算機視覺方向。本文由雷鋒網編輯整理自作者知乎專欄，獲授權發布。


先進的圖像識別怎樣改變AV產業？


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，使用爬蟲在網上搜集了大量的女優面部圖片，使用dlib做面部識別的處理。使用chainer搭建神經網絡並測試。最後實現的功能就是，根據一副圖像，自動識別最相似的女優。


更厲害的是，最後作者表示：「最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優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。」。也就是說，他把這個服務搭建成了一個網站，歡迎大家來訪問。網站的地址我就不發車了，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女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita


翻譯：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。這個機器人能從面部打碼的圖片，識別出原來的人物是誰。


效果如圖：



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


翻譯：使用深度學習，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，真的能成功麼？


作者還是一樣的套路，先搜集了好多面部圖片當訓練集。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)



作者表示巨乳組正確率喜人，但貧乳組不行。要提高正確率，還要更多的數據集。


另外摘錄一些有趣的網友評論：





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：使用音頻特徵推測成人視頻的最高潮場面


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怪......）：




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