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人工智能鉴黄是通过深度学习目标检测、图像分类、特征检索等技术对图像中的局部和全局信息进行分析，捕获不同类型的色情内容，此外系统还会通过OCR、标志识别、水印检测等技术手段协助判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括色情微信推广、色情APP、个人****等来源:https://fh04.cn/xwzx/202412-13.html。

在算法类型上，图像识别中最常见的就是图像分类算法，从AlexNet到VGG，从ResNet到DenseNet，目前的图像分类算法可以较为准确地区分ImageNet的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。

其次，目标检测算法可以用来检测色情图像中的露点部位，也是比较可靠的手段来源:https://fh04.cn/cshi/202412-186.html。此外，还有基于业务层面构造的特征和逻辑，比如是否有人、皮肤的面积等，用来辅助判断，在一些情况下确实是有效的来源:https://fh04.cn/cshi/202412-1249.html。来源:https://fh04.cn/cshi/202412-440.html

鉴黄的历史：来源:https://fh04.cn/bkjj/202412-55.html

在计算机的“远古时代”，其实也就是十几年前吧，我们识别黄图的做法简单粗暴：人工审核来源:https://www.bijckbb.cn/cshi/202412-1135.html。别小看了这个方法，其实针对当时的网络环境（带宽小，产品少，数据也少），效果还是很不错的来源:https://fh04.cn/cshi/202412-989.html。一天几万的量，安排几个人肉眼盯着看，发现有不良的人工删掉就好了。

后来，互联网产品普及率高了，网络数据量暴增，一个产品一天出现几百万的量也是很正常的情况，这个时候想要靠堆人力去完成审核几乎不可能了。幸好相应的计算机视觉技术也有进步了，我们用肤色识别算法过滤掉一些没那么多“**”内容的，剩下的再进入到人工审核，可以大大节约审核量。据统计，经过机器肤色识别过滤后大约只有20%的还需要人工审核。

等到移动互联网普及，各种类型的网络数据量暴增，人工审核连20%的数据量也无法承受了，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，迫切需要一个更加有效的方案来解决审核的问题。很自然的，我们也紧跟人工智能的技术热潮开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显著成果来源:https://fh04.cn/cshi/202412-1511.html。来源:https://fh04.cn/cshi/202412-427.html

1.简介：使用语音识别，就是当人发出特定的声音或者说音节的组合为触发信号，触发摸个指令来执行特定的动作；

2.设备：语音识别芯片（防止文章识别为广告请网上自己查找）或语音识别处理代码，单片机，继电器或其他驱动，执行机构（自行设计）

3.实现：菜鸟(我这样的)-语音识别芯片或模块（高廋可以自己编程）配置特定音节组合位触发信号，可配置多种，见触发信号传送给单片机处理或者直接驱动继电器，继电器启动执行机构来执行你想要的动作，比如开门或关门

语音：“芝麻开门”执行继电器吸合，执行机构带动电动门打开

语音：“芝麻关门”执行继电器释放，执行机构带动电动门关闭

语音识别算法也可以只识别特等的人发音来源:https://fh04.cn/xwzx/202412-130.html

在严格一点，防止会口技的人，可以在加上图像识别，图像识别包括（面部识别，体征识别，姿体姿态的识别，现在的图像识别算法也挺厉害了，

其他简单的，红外传感器，人体感应器，等等

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