Новый порнофильтр будет "прослушивать" фильмы

image

Теги: порнография, фильтр

Двое инженеров из Южной Кореи разработали новый механизм фильтрации мультимедийного контента, позволяющий распознавать порнофильмы по характерному аудиоряду.

Двое инженеров из Южной Кореи разработали новый механизм фильтрации мультимедийного контента, позволяющий распознавать порнофильмы по характерному аудиоряду. Новый фильтр обладает рядом преимуществ по сравнению со своими традиционными «коллегами», выполняющими визуальный анализ. Непристойную картинку можно замаскировать от ока электронной цензуры с помощью необычных ракурсов, крупных планов и других нехитрых приемов. Однако подобная максировка становится бесполезной, когда в дело вступает цензор, наделенный органами слуха.

Первым этапом в разработке новой системы стало изготовление набора спектрограмм, в визуальной форме представляющих различные виды аудиоконтента (включая музыку, обыкновенные фильмы и непосредственно порно). В ходе тщательного анализа спектрограмм было выявлено несколько уникальных особенностей, характерных для взрослого видео. Исследователи объясняют, что в обычной человеческой речи преобладают низкие тона, музыка представляет собой набор звуков различной высоты, и обе спектрограммы относительно стабильны. Озвучка порнофильма в свою очередь состоит из часто меняющихся высоких звуков, которые к тому же многократно повторяются.

Собрав достаточно полную базу данных, исследователи создали программное обеспечение, способное анализировать спектрограммы и распознавать порноролики делом техники. Точность распознавания на данный момент составляет 93%. Стоит отметить, что предложенное решение нельзя назвать идеальным, фильтр допускает ошибки, порой достаточно забавные. Например, несколько раз меткой «порно» были отмечены безобидные ситкомы с закадровым смехом. В ряде случаев цензор не смог распознать видео для взрослых из-за громкой фоновой музыки.

Новую разработку вряд ли можно рассматривать как замену, традиционными визуальным фильтрам. Аккуратность идентификации распознавания у обеих методик примерно одинакова, при этом старые механизмы способны проводить анализ по одному кадру, в то время как новому фильтру необходим достаточно длинный ролик. Однако ничто не мешает объединить эти две технологии в рамках одного решения.