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图像识别怎样改变AV产业日本人表示你们都弱爆了_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 16:13:18 阅读: 来源:消毒柜厂家

注:本文作者何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向。本文由雷锋网编辑整理自作者知乎专栏,获授权发布。

先进的图像识别怎样改变AV产业?

说到这方面,日本人表示,你们都弱爆了!

我来举几个例子:

一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似画像検索サービスをつくったノウハウを公開する - Qiita

翻译:使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务

这位仁兄做了个实验,使用爬虫在网上搜集了大量的女优面部图片,使用dlib做面部识别的处理。使用chainer搭建神经网络并测试。最后实现的功能就是,根据一副图像,自动识别最相似的女优。

更厉害的是,最后作者表示:“最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優の類似画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。”。也就是说,他把这个服务搭建成了一个网站,欢迎大家来访问。网站的地址我就不发车了,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

翻译:使用深度学习构建一个可以自动检测最相似女优的机器人

这个看起来和第一个差不多,其实是不一样的。这个机器人能从面部打码的图片,识别出原来的人物是谁。

效果如图:

机器人:照片中的人物为上原亚衣。相似度98.730320%。

三、ディープラーニングで顔写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

翻译:使用深度学习,通过面部照片,尝试判别胸部大小。

这个脑洞我真的表示无语,真的能成功么?

作者还是一样的套路,先搜集了好多面部图片当训练集。使用了tensorflow进行训练,最后的结果如下:

巨乳的召回率为82%(69/84)

贫乳的召回率为37%(30/81)

作者表示巨乳组正确率喜人,但贫乳组不行。要提高正确率,还要更多的数据集。

另外摘录一些有趣的网友评论:

yomox9: 有意思。那么从男性的面部特征出发,好像也可以做相同的事情呢。

u651601f:求巨乳图片的训练集。感谢楼主。

四、Ecstascene: 音特徴を利用した成人向け動画における最高潮場面推定システム

翻译:使用音频特征推测成人视频的最高潮场面

严格来说这个其实不是图像领域了。原文我没找到,不过看标题基本就明白什么意思了。

补一张图(作者竟然是东京大学情报理工系的,为什么研究的东西那么奇怪......):

本文部分例子参考了:深度学习应用在哪些领域让你觉得「我去,这也能行!」?

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