Как стать автором
Обновить

Комментарии 38

Можно сделать проще — анализировать звук, а ещё лучше совмещать анализ звука и видео.

Механик точно во время ремонта кардана не будет томно дышать и вскрикивать в оргазме при починке техники.
Конечно мы так и делаем. Про звук статья еще будет. Мы просто решили писать про каждый детектор в отдельности, потому что они сильно разные, различное время было потрачено на разработку, различные технологии применялись.
И ни одной нормальной картинки не будет!? Мы требуем примеров! (:
Так здесь же примеры. Первый ролик — пример работы детектора, остальные — примеры неправильного отнесения роликов к классу порно.
Само видео мы положили к себе на сайт

знакомое видео:)

Если серьезно, то интересно с каким ядром делается свертка?
Видео пропускается через фильтры вот такого вида:
spatio-temporal filter
После чего мы получаем количественные показатели движения по разным направлениям. Эта картинка приблизительная, точнее я не нашел, а вообще детектор движения делал spsp. Он лично общался с теми людьми, которые разрабатывают это направление, он и писал код детектора. Если интересно, напишите ему, он обязательно ответит.
О, так вот оно какое, сферическое порно в вакууме.
А как быть с круговыми движениями? Справляется ли этот метод с ними?
И это… пишите название фильма ;)
Да, справляется. Главное чтобы движения были ритмичными. А названий фильмов, к сожалению, не знаю. У нас для тренировки использовались в основном небольшие ролики с видеохостингов.
Это значит, что скоро начнут снимать порно в зелено-красных нейлоновых комбинезонах с аритмичными движениями под шум стройки? :)
ваш порнофильтр умеет отбирать качественное незанудное порно?
Ага, думали над тем чтобы классифицировать порно. Но, конечно, дальше шуточек дело не пошло.
Зря. Фильтр качественного порно пользовалстя бы значительно большим коммерческим успехом.
проблема в том что у каждого человека свои критерии выбора — тут имхо сложновато будет разделить на отличное и зануднобанальное порно и чтоб сразу и всем понравилось
но вообще конечно пройтись бы этим фильтром по самизнаетекакомуресурсу и нормально рассортировать… больно много фигни однообразной стало
Ну например, если в конце кончают на лицо — то с 80% вероятностью это занудное порно.
а в вдруг до этого было нечто нереально крутое и фееричное? только из-за концовки на 80% отметать качественный прон
Порно без happy-end'а? :)
В конце должен быть ребенок и свадьба?
Заметно, что характерные для порнографических роликов движения выражаются характерной, легко узнаваемой кривой. Также, по этой кривой можно оценить количество персонажей в видеоролике и направления и скорость их движений.

У кого-то чертовски необычная работа.
«можно оценить количество персонажей в видеоролике» — прррелестно =)))
Ага, вы попробуйте сосредоточиться на работе, когда у вас постоянно
… изображения округлых, мягко освещенных форм (обнаженное тело)

Вот вы постарайтесь так беспристрастно и спокойно описывать порно-ролик…
В приведенном выше примере видео — два участника, двигающиеся в противоположных направлениях.

Это сколько же и пришлось пересмотреть, прежде чем написать все эти алгоритмы. Бедные ребята. :))
Будем надеяться, что разработка этих алгоритмов не повлияла на их личную жизнь :)
Хотя, на этапе знакомства звучит очень круто:

Девушка: «А чем ты занимаешься?» (ожидание скучного ответа)
Разработчик: «Мы фильтруем скучное порно от интересного!»
> Скорость движения может быть использована для оценки времени акта. На наших данных заметно, что приближаясь к окончанию ролика, амплитуда движений увеличивается, а период — сокращается. (Данная оценка интересна, но ненадежна, и мы не используем ее на практике).
Учитывая тот факт, что анализируются весь ролик, хочется спросить: сколько ресурсов ест такой анализатор?
Точных замеров мы еще не делали, поскольку еще есть идеи по улучшению правильности классификации (то есть, пока приоритет у нас — минимизация ошибки). Но приблизительно — полминуты работы одного ядра процессора на минуту видео (правда, сюда же включено время декодирования видео ffmpeg-ом).
Интересно пробовал ли кто-либо снимать энцефалограммы с людей при просмотре порно-роликов чтоб точнее указать программе на какие именно паттерны обращать внимание при распознавании?:)
Я думаю это индивидуально. Вполне вероятно, что кто-то среагирует на механика с карданом:)
Последний ролик у вас на сайте удивил. Значит, играя эту тему на гитаре, я занимаюсь чем-то жутко неприличным? :)
В качестве безумной идеи: попробовать распознавание образов с целью реконструировать скелетную анимацию в 3D — так чтоб движение камеры не воспринималось как смена содержимого в кадре. Еще: самые слабо-меняющиеся участки по краям кадра воспринимать как фон: если в нем не происходит трансформации, то считаем что камера не меняет угол направления, но сама может двигаться в одной плоскости; поэтому можно вычленить объекты на переднем плане и что с ними происходит. «Связанные» (т.е. между которыми нет резких контуров или просветов через которые виден фон) пятна можно объединять в персонажа. В каждом пятне выбираем узловую точку и объединяем их в скелет. Потом можно смотреть, как двигаются скелеты, т.е. как часто и с каким ритмом меняются углы между ребрами. После чего уже легко классифицировать все что угодно.

С другой стороны, страшно становится: вдруг власти возьмут на вооружение и начнут зачищать вообще все-все. А потом можно вообще развить технологию на предмет изучения мозговой активности: тех, кто неправильно мыслит будут тоже зачищать или брать на карандаш в массовом порядке автоматически.
Это 5! А вроде не пятница и 1 апреля уже прошло.
Вы так шикарно описывали амплитуду движения мужчины влево и женщины вправо, что у меня право нет слов. Вы о**енны!
Да-да. Поэтому и не стали в пятницу публиковать, чтобы не мешать с первоапрельскими постами.
А а отсечение по частоте «колебаний» не проводили? Тот же ролик с карданом вроде бы можно было довольно легко забраковать.
А какая в среднем получилась предсказательная способность у построенной модели? Вы указываете цифру >70% для отдельного ролика, а для 10/100/9000 случайных пользовательских роликов?
Ролики какого содержания вызывали ложные срабатывания (кроме секса с гитарой и карданом)?
На каких конфигурациях проводился анализ и сколько времени он занимал — хотя бы в секундах на Мб?
А статья понравилась… Преподобный Байес гордился бы вами!..
Не для отдельного ролика, а для целых роликов. Мы тестируем на 3500 роликах. 1500 — специальные порноролики, 2000 — случайные пользовательские ролики.
По времени работы я пока не писал, потому что мы используем и CPU и GPU (CUDA), в дальнейшем GPU будем больше использовать. А сейчас пока 1 минута видео обрабатывается приблизительно за 30 секунд (на одном ядре CPU).
Замаскированный тест про порнуху
Замаскированный?
Большое спасибо за идею превращения кривой в слова для применения Байесовской фильтрации! Не приходило в голову :)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации