話雖簡單，事實上用機器去分辨色情圖片確實是件困難的事，畢竟在法理上區分淫穢都非常不容易，甚至可以說根本無法定義淫穢。美國前大法官波特·斯圖爾特有一句名言：我看到它，才知道它是不是。機器是沒有七情六欲的，任何圖片在它看來都只是文件。

經過多年的研究和實踐，卷積神經網絡已經證明是最好的圖片歸類工具，只要提供相應的數據庫，算法就可以學習這類圖片的特性，比如分類狗狗的照片，只要識別尾巴鼻子頭；分類汽車，前臉輪子門把手；給機器“欲望”，你們自己腦補吧。

雅虎的色情圖片識別系統會給圖片一個 NSFW 值，最無害的是 0，最極端是 1，題圖裡花從中的姑娘的 NSFW 值是 0.001，鐵人三項妹子因為穿的稍微運動一些，數值升高到 0.116，也都不是色情圖片的標准。

開源之後，這套識別系統可以在很多場合使用，除了第一時間能想到的審查系統，比如還可以用作自動 NSFW 標簽器，幫你過濾工作郵箱裡不合時宜的圖片（來自其他員工的惡搞）。

各位如果有興趣的話可以去雅虎的文章(https://yahooeng.tumblr.com/post/151148689421/open-sourcing-a-deep-learning-solution-for)裡查看詳細情況，模型可以在GitHub(https://github.com/yahoo/open_nsfw/blob/master/README.md)上下載，如果你想要搭建自己的色情圖片識別系統，你必須自己提供數據，不過我想這應該不是什麼問題。

（配圖來自網絡，非原文配圖）

原文來自：https://linux.cn/article-7827-1.html

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