Компьютеры научились определять порно

Понимать, а точнее слышать порно с его характерной озвучкой, компьютерные системы научили южнокорейские исследователи, предложившие создать на базе звукового анализа систему порно-фильтров.

По словам авторов новой методики, она имеет преимущество перед системой графического анализа. Зачастую графические системы фильтрации ложно срабатывают на крупные портретные фото или на снимки, где люди запечатлены, к примеру, в купальниках. Мьен Джонг Ким из Корейского института науки и технологий в городе Тэджоне, говорит, что если фильтр будет ориентироваться в работе на звуковую составляющую порно, в частности крики и стоны, то это может позволить машинам точнее детектировать и блокировать порно там, где таких записей быть не должно.

Корейские инженеры использовали особую технику обработки сигналов, так называемых преобразований Раддона, для создания спектрограмм разных аудиоклипов, каждый около полусекунды длиной. Исследователи установили, что речевые сигналы в порнографическом видео, как правило, имеют низкий частотный потолок. А вот, например, музыкальные клипы — высокий. Однако порнографические аудио имеют тенденцию меняться с течением времени, продвигаясь к более высоким потолочным значениям, быстро меняются и периодически повторяются.

Эти, а также некоторые другие особенности, позволяют различать программному обеспечению порно-аудио и прочий контент. На основании различных библиотек онлайнового видео корейские инженеры составили обширную библиотеку звуковых образцов и сопоставили их по спектральным характеристикам.

В итоге, полученная модель превзошла другие методы порно-фильтрации, показав в 93% случаев верную блокировку. Исследователи говорят, что их метод позволяет отличать ключевые моменты для анализа от фонового звука, например музыки или городского шума.

 

В перспективе корейские исследователи намерены совместить методы аудио- и видео-фильтрации порно для достижения более точных результатов.

Читайте Comments.ua в Google News