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實驗中我們直接對圖像進行分類，這樣的處理其實是有些粗糙的。比較好的操作方式是，先將圖片切塊并分類標注，然后訓練某個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最終得到一個能夠檢測一個圖像塊中是否含有不良內(nèi)容的分類模型；然后引入一個滑動窗口，讓這個分類模型對窗口所提取到的圖像進行內(nèi)容檢測；最后再根據(jù)檢測到的不良內(nèi)容的類別進行打分，得到這張圖片對應的分數(shù)，這個分數(shù)反映了這張圖片的嚴重程度。

摘要

隨著現(xiàn)代移動互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及社交軟件的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)用戶每天都會上傳大量的圖片內(nèi)容到互聯(lián)網(wǎng)中，為保證網(wǎng)絡(luò)空間的環(huán)境清明，通過各種手段來識別和過濾網(wǎng)絡(luò)色情圖片是很有必要的。針對實際應用中色情圖片的復雜多樣性問題，運用了基于 ResNet（深度殘差網(wǎng)絡(luò)）的不良圖片識別模型，對圖片進行判類、不良程度打分，從而實現(xiàn)真對不良圖片的自動化判例。測試結(jié)果表明，該方案在時間效率、模型置信度以及識別準確率上具有良好的效果。

介紹

研究背景

隨著 Web 2.0時代的到來，用戶在瀏覽網(wǎng)絡(luò)空間的信息的同時，也能自由地發(fā)表自己的看法、觀點，越來越多的人們開始以圖片、視頻等形式在網(wǎng)絡(luò)上分享自己的生活。然而，受利益驅(qū)動，一些不法分子會借此在論壇、貼吧、博客、微博等公共平臺中上傳一些不雅視頻、照片以吸引流量或達到其他目的，這使得網(wǎng)絡(luò)淫穢色情現(xiàn)象仍然較為嚴重。

一方面，隨著越來越多的年輕用戶、兒童群體接觸互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)空間中的不雅圖片會對其造成巨大的傷害；另一方面，在公司辦公場所和學校教育場所等地方， 應該過濾掉這些網(wǎng)絡(luò)不良內(nèi)容。基于此，2021年 3月，全國“掃黃打非”辦公室作出安排部署：即日起至 11月底開展“新風2021”集中行動，“新風”行動將以“護苗2021”“凈網(wǎng)2021”“秋風2021”專項行動為開展平臺，通過摸底排查、接收群眾舉報等方式對網(wǎng)絡(luò)空間進行整治。

然而人工的成本是巨大的。因此，隨著機器學習和人工智能的快速發(fā)展，越來越多的理論被提出，越來越多的技術(shù)開始代替人工、被應用于不良圖片的鑒別。

在這個過程中，如何通過技術(shù)手段更準確、更有效地識別和過濾網(wǎng)絡(luò)色情圖片，一直是一個重要的研究課題。國內(nèi)外的許多學者對不良圖片的識別技術(shù)做出了許多嘗試，并取得了一些進展。