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技術原理設計

辨別一張圖片是否是黃圖，從機器學習的角度看，本質上是一個對圖片分類問題：給定一張圖片，讓機器判斷是否是“黃圖”。我們要做的就是研發一個“分類器”，它能根據輸入的圖片計算出該圖片屬于“黃圖”類別的概率，然后再根據這個概率值輸出一個“是”或“否”的結果。計算機擅長的是數學運算，所以我們要把這個“分類器”先抽象成某種數學模型，這樣才有可能用計算機來運算。

為了更加方便理解，我們把數學模型定義為：y=f（x）。即給定圖片x，我們要找到一個函數f，通過計算f（x）可以得到這個圖片的黃圖概率y。很簡單吧！理論上這個數學模型可以解決所有的分類問題。具體的實現分為以下幾步：給出定義、收集樣本、訓練模型、驗證。

具體理論細節，請參考相關資料，此處不再詳述。

采用AI技術的優勢

持續改進：該API采用了深度學習技術，通過大量標注過的數據集訓練而成的神經網絡模型來進行圖片內容的分類和識別，大數據掃黃尤為強大，同時也能持續不斷學習
高準確率：經過優化的模型具有較高的準確率，能夠有效地區分色情內容和其他類型的圖片，這樣不會出現那種動不動就亂封殺，正常的圖片都給識別成黃色圖片然后給標記刪除，從而影響到自己的業務。

圖片鑒黃API接口設計

筆者開發者博客平臺采用后置審核的業務模式，因此API接口設計如下：

請求方法：通常使用GET方法。
請求體：Query參數來傳遞圖片的URL。
請求參數：參數名 – imgUrl，實際地址是OSS桶的地址
返回參數：JSON格式

返回參數案例：

HTTP/1.1 200 OK

Content-Type: application/json



{

  "code": "FAL00033",

  "message": "圖片存在風險"

  "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上找到了一個半成品，NudeNet。

由印度開發者Praneeth Bedapudi提供的開源項目，包含用于圖像分類和目標檢測的兩個預訓練模型。圖像分類模型可以區分“nude”和“safe”兩類圖片，而目標檢測模型能夠識別圖片中的關鍵部位。

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



# 配置數據集路徑

configure_paths({

    'base': '/home/mt_dev/imgs/base/',  # 數據集基礎路徑

    'train': '/home/mt_dev/imgst/train/',  # 訓練數據集路徑

    'validation': '/home/mt_dev/imgs/validation/'  # 驗證數據集路徑

})



# 加載數據集

train_dataset, validation_dataset = load_dataset()



# 訓練圖像分類模型

classifier_model = NudeClassifier()

train_classifier(classifier_model, train_dataset, validation_dataset)



# 訓練目標檢測模型

detector_model = NudeDetector()

train_detector(detector_model, train_dataset, validation_dataset)



# 保存訓練好的模型

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

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



print("訓練完成，模型已保存。")