В рамках проекта для одного из наших заказчиков в очередной раз встала задача построить систему конвертации/ хранения/ доставки видео в интернет. Типичная такая задача создания своего маленького (или не очень маленького) “Тьюба” только с профессиональным, а не UGC-контентом.

С момента создания первых “Тьюбов” технологии видео в интернете прошли некоторый путь развития, позволяют сейчас делать намного больше, да и требования к современному видео-сайту стали несколько иными.

Наиболее интересными трендами последнего времени, на наш взгляд, являются:

• возможность смотреть один видео-сайт с разных устройств,
• технология адаптивного HTTP стриминга

У нас великолепная работа — нам платят за просмотр порнографических роликов. Ну а серьезнее, мы работаем в R&D отделе компании Inventos, которая занимается автоматической фильтрацией веб-контента: модерация, защита авторских прав и т. д. Перед нами была поставлена задача — построить систему для автоматического выявления роликов порнографического содержания. Здесь мы расскажем, как мы решали поставленную задачу.

Этим постом мы продолжаем цикл статей о том, как мы делали порнофильтр. Сейчас речь пойдет о попытке классифицировать порнографический контент по характерным движениям в кадре.

Началось это все как просто шутка из разговора. Ведь классифицировать порнографические движения довольно непросто — они слишком разные, чтобы найти в них что-то общее. Но мы попробовали, результат нас вполне устроил, и детектор движения занял свое место в общем классификаторе порнографического видеоконтента.

Продолжаем описание классификатора порнографического видеоконтента, разработанного компанией Inventos (Licenzero, присутствующее в заголовке это не отдельная компания, а подразделение в компании Инвентос).

Детектор цвета кожи является одним из детекторов, при помощи которых мы классифицируем видео. Он не такой сложный, как детектор движения, или детектор фрагментов, можно даже сказать совсем простой. Вначале у нас была куча идей, связанных с цветом кожи в видео. Но попробовав самый простой подход к классификации, мы решили (возможно временно) на нем остановиться, поскольку полученные результаты нас вполне устроили. Итак.