mysql连接测试不成功的原因有哪些
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2023-01-18
找图片鉴黄api（看黄黄的照片）
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图片指数越高，越接近该类型，最高的基本可以判定为该类型。
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一个永久免费的图片鉴黄api接口
本项目是一个图片鉴黄 api 接口，支持 jpg 、 png 、 jpeg 格式文件，参考 nsfwjs 。返回信息：
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鉴黄服务哪家好？有没有好的服务商，在线等有急用
七牛云明瞳鉴黄服务基于深度学习技术，能精准识别图片和视频中的涉黄、涉暴、涉政等违规内容。帮助多媒体内容平台避免涉黄、涉暴和涉政等违规风险，大幅缩减人工审核成本。
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腾讯的「万象鉴黄智能识别」工作原理是什么？
高识别精度，但是仍然对计算量有很高的要求。而近年来，得益于计算机速度的提升、大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及众多优化算法的出现，耗时数月的训练过程可缩短为数天甚至数小时，深度学习才逐渐可以用于工业化。
（以上资料参考Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一））
下面为了便于非专业人士理解，我会尽量用通俗易懂的语言来回答：
以智能鉴黄为例，把用来鉴黄的机器想象成一个刚出生的宝宝。
首先人们会给机器宝宝一些标记过的图片，告诉宝宝这些是色情的，这些是性感的，还有这些是正常的。机器宝宝很聪明，会根据提供的数据学习到不同类型图片的基本特征，自己总结出一套规律，这样当你再给宝宝新的图片时，宝宝就会根据这些特征来判定图片的类型。
当然机器宝宝也会有出错的时候，因为人类对于色情的定义实在太广泛了。露点的、性暗示的、艺术的......在不同的场景下，面对不同的人群，对于色情的鉴定标准也会不同。想让机器宝宝像人一样准确，甚至比人还准，就需要利用海量的数据去不断地训练它，让机器不断纠正错误，学习到更多的特征。
人工智能鉴黄的原理是什么?
人工智能鉴黄是通过深度学习目标检测、图像分类、特征检索等技术对图像中的局部和全局信息进行分析，捕获不同类型的色情内容，此外系统还会通过OCR、标志识别、水印检测等技术手段协助判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括色情微信推广、色情APP、个人联系方式等。
在算法类型上，图像识别中最常见的就是图像分类算法，从AlexNet到VGG，从ResNet到DenseNet，目前的图像分类算法可以较为准确地区分ImageNet的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。
其次，目标检测算法可以用来检测色情图像中的露点部位，也是比较可靠的手段。此外，还有基于业务层面构造的特征和逻辑，比如是否有人、皮肤的面积等，用来辅助判断，在一些情况下确实是有效的。
鉴黄的历史：
在计算机的“远古时代”，其实也就是十几年前吧，我们识别黄图的做法简单粗暴：人工审核。别小看了这个方法，其实针对当时的网络环境（带宽小，产品少，图片数据也少），效果还是很不错的。一天几万的图片量，安排几个人肉眼盯着看，发现有不良的图片人工删掉就好了。
后来，互联网产品普及率高了，网络数据量暴增，一个产品一天出现几百万的图片量也是很正常的情况，这个时候想要靠堆人力去完成审核几乎不可能了。幸好相应的计算机视觉技术也有进步了，我们用肤色识别算法过滤掉一些没那么多“黄色”内容的图片，剩下的再进入到人工审核，可以大大节约审核量。据统计，经过机器肤色识别过滤后大约只有20%的图片还需要人工审核。
等到移动互联网普及，各种类型的网络数据量暴增，人工审核连20%的数据量也无法承受了，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，迫切需要一个更加有效的方案来解决审核的问题。很自然的，我们也紧跟人工智能的技术热潮开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显著成果。
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