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技術(shù)原理設(shè)計(jì)

辨別一張圖片是否是黃圖，從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度看，本質(zhì)上是一個(gè)對(duì)圖片分類(lèi)問(wèn)題：給定一張圖片，讓機(jī)器判斷是否是“黃圖”。我們要做的就是研發(fā)一個(gè)“分類(lèi)器”，它能根據(jù)輸入的圖片計(jì)算出該圖片屬于“黃圖”類(lèi)別的概率，然后再根據(jù)這個(gè)概率值輸出一個(gè)“是”或“否”的結(jié)果。計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)的是數(shù)學(xué)運(yùn)算，所以我們要把這個(gè)“分類(lèi)器”先抽象成某種數(shù)學(xué)模型，這樣才有可能用計(jì)算機(jī)來(lái)運(yùn)算。

為了更加方便理解，我們把數(shù)學(xué)模型定義為：y=f（x）。即給定圖片x，我們要找到一個(gè)函數(shù)f，通過(guò)計(jì)算f（x）可以得到這個(gè)圖片的黃圖概率y。很簡(jiǎn)單吧！理論上這個(gè)數(shù)學(xué)模型可以解決所有的分類(lèi)問(wèn)題。具體的實(shí)現(xiàn)分為以下幾步：給出定義、收集樣本、訓(xùn)練模型、驗(yàn)證。

具體理論細(xì)節(jié)，請(qǐng)參考相關(guān)資料，此處不再詳述。

采用AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

持續(xù)改進(jìn)：該API采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)大量標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行圖片內(nèi)容的分類(lèi)和識(shí)別，大數(shù)據(jù)掃黃尤為強(qiáng)大，同時(shí)也能持續(xù)不斷學(xué)習(xí)
高準(zhǔn)確率：經(jīng)過(guò)優(yōu)化的模型具有較高的準(zhǔn)確率，能夠有效地區(qū)分色情內(nèi)容和其他類(lèi)型的圖片，這樣不會(huì)出現(xiàn)那種動(dòng)不動(dòng)就亂封殺，正常的圖片都給識(shí)別成黃色圖片然后給標(biāo)記刪除，從而影響到自己的業(yè)務(wù)。

圖片鑒黃API接口設(shè)計(jì)

筆者開(kāi)發(fā)者博客平臺(tái)采用后置審核的業(yè)務(wù)模式，因此API接口設(shè)計(jì)如下：

請(qǐng)求方法：通常使用GET方法。
請(qǐng)求體：Query參數(shù)來(lái)傳遞圖片的URL。
請(qǐng)求參數(shù)：參數(shù)名 – imgUrl，實(shí)際地址是OSS桶的地址
返回參數(shù)：JSON格式

返回參數(shù)案例：

HTTP/1.1 200 OK

Content-Type: application/json



{

  "code": "FAL00033",

  "message": "圖片存在風(fēng)險(xiǎn)"

  "data": {

    "is_explicit": true,

    "confidence": 0.92,

    "adult_scores": {

      "sexy": 0.85,

      "violence": 0.07

    },

    "imgUrl": "https://cdn.explinks.com/contents/upload/img/****"

  },

}

技術(shù)選型

鑒于筆者喜歡站在巨人肩膀上的性格，在Github上找到了一個(gè)半成品，NudeNet。

由印度開(kāi)發(fā)者Praneeth Bedapudi提供的開(kāi)源項(xiàng)目，包含用于圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)的兩個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型。圖像分類(lèi)模型可以區(qū)分“nude”和“safe”兩類(lèi)圖片，而目標(biāo)檢測(cè)模型能夠識(shí)別圖片中的關(guān)鍵部位。

from nudenet import NudeClassifier, NudeDetector

from nudenet.data import load_dataset

from nudenet.train import train_classifier, train_detector

from nudenet.utils import configure_paths



# 配置數(shù)據(jù)集路徑

configure_paths({

    'base': '/home/mt_dev/imgs/base/',  # 數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)路徑

    'train': '/home/mt_dev/imgst/train/',  # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集路徑

    'validation': '/home/mt_dev/imgs/validation/'  # 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集路徑

})



# 加載數(shù)據(jù)集

train_dataset, validation_dataset = load_dataset()



# 訓(xùn)練圖像分類(lèi)模型

classifier_model = NudeClassifier()

train_classifier(classifier_model, train_dataset, validation_dataset)



# 訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型

detector_model = NudeDetector()

train_detector(detector_model, train_dataset, validation_dataset)



# 保存訓(xùn)練好的模型

classifier_model.save('path/to/save/classifier/checkpoint')

detector_model.save('path/to/save/detector/checkpoint')



print("訓(xùn)練完成，模型已保存。")

如何找到訓(xùn)練圖片鑒黃模型的數(shù)據(jù)集？Github！

尋找合適的圖片審核或圖片鑒黃接口

圖片鑒黃API接口不僅能夠幫助我們有效管理在線(xiàn)內(nèi)容，還能確保遵守當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，維護(hù)良好的品牌形象。如何找到這些接口？百度等搜索引擎很難達(dá)到目標(biāo)，在A(yíng)PI市場(chǎng)搜索會(huì)更快一些。

例如，冪簡(jiǎn)集成打造了一款覆蓋國(guó)內(nèi)外API的API市場(chǎng)，冪簡(jiǎn)API平臺(tái)提供了多種維度發(fā)現(xiàn)API的功能：通過(guò)關(guān)鍵詞搜索API、從API Hub分類(lèi)瀏覽API、從開(kāi)放平臺(tái)分類(lèi)瀏覽企業(yè)間接尋找API等。