圖像識(shí)別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)？日本人表示：你們都弱爆了

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

先進(jìn)的圖像識(shí)別怎樣改變AV產(chǎn)業(yè)？

說(shuō)到這方面，日本人表示，你們都弱爆了！

我來(lái)舉幾個(gè)例子：

| 一、chainerによるディープラーニングでAV女優(yōu)の類(lèi)似畫(huà)像検索サービスをつくったノウハウを公開(kāi)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(gè)實(shí)驗(yàn)，使用爬蟲(chóng)在網(wǎng)上搜集了大量的女優(yōu)面部圖片，使用dlib做面部識(shí)別的處理。使用chainer搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并測(cè)試。最后實(shí)現(xiàn)的功能就是，根據(jù)一副圖像，自動(dòng)識(shí)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(lèi)似畫(huà)像検索をしたサイトを作っているので、よかったら見(jiàn)てみてください。”。也就是說(shuō)，他把這個(gè)服務(wù)搭建成了一個(gè)網(wǎng)站，歡迎大家來(lái)訪問(wèn)。網(wǎng)站的地址我就不發(fā)車(chē)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(gè)可以自動(dòng)檢測(cè)最相似女優(yōu)的機(jī)器人

這個(gè)看起來(lái)和第一個(gè)差不多，其實(shí)是不一樣的。這個(gè)機(jī)器人能從面部打碼的圖片，識(shí)別出原來(lái)的人物是誰(shuí)。

效果如圖：

機(jī)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(xiě)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(guò)面部照片，嘗試判別胸部大小。

這個(gè)腦洞我真的表示無(wú)語(yǔ)，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(jìn)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)

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(píng)論：

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。

| 四、Ecstascene: 音特徴を利用した成人向け動(dòng)畫(huà)における最高潮場(chǎng)面推定システム

翻譯：使用音頻特征推測(cè)成人視頻的最高潮場(chǎng)面

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)這個(gè)其實(shí)不是圖像領(lǐng)域了。原文我沒(méi)找到，不過(guò)看標(biāo)題基本就明白什么意思了。

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

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(jué)得「我去，這也能行！」？

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