Le détecteur de pervers de Chatroulette est cassé : voici comment y remédier

Chatroulette est de retour ! Malheureusement, l'intrigue intrigante, souvent scandaleuse et très médiatisé un site de chat vidéo qui associe les visiteurs à des partenaires de conversation aléatoires de n'importe où dans le monde est également toujours horriblement cassé .

Selon un correspondant qui a bravé le site relancé, il a fallu quatre minutes complètes pour appuyer sur le bouton suivant pour trouver un bavard qui ne montrait pas ses morceaux à la caméra . Hum.

Cela n'a pas dû être ainsi : Andrey Ternovskiy, le prodige russe qui a lancé Chatroulette, a été courtisé par à peu près tout le monde dans la Silicon Valley, apparemment, et a promis début juin de relancer le site avec une sorte d'image automatique. filtre qui garderait les pervers hors du site – un logiciel qui peut analyser rapidement la vidéo pour déterminer si un pénis est montré, selon TechCrunch .

Ce qui est déroutant, ce n'est pas que le monde soit plein d'hommes anonymes prêts à baisser leur pantalon, c'est que Ternovskiy semble n'avoir mis en œuvre aucune des nombreuses technologies à sa disposition qui pourraient empêcher ces hommes de se présenter dans votre file d'attente de discussion.

En effet, un article publié en 2009 par une poignée de chercheurs en Allemagne, Détection de contenu vidéo pornographique en combinant des fonctionnalités d'image avec des informations de mouvement , décrit les moyens les plus populaires de détecter automatiquement le contenu inapproprié, dont beaucoup sont des technologies matures qui existent depuis des années.

Détection de peau (analyse d'images clés)

C'est une évidence : les personnes qui ont des relations sexuelles devant la caméra ne portent pas de vêtements. Selon Jansohn et al.

Cette technique ne nécessite même pas que la vidéo elle-même soit analysée - juste une sélection aléatoire d'images clés (images fixes) extraites du flux.

Sac-de-mots-visuels

Un vocabulaire préprogrammé de mots visuels est entraîné dans le système - ce sont quelque chose comme des formes caractéristiques, des taches de couleur, etc. - puis le système évalue la fréquence à laquelle ces mots visuels apparaissent. Apparemment, lorsque vous tracez la fréquence des mots visuels, ils se regroupent de manière distincte dans le matériel pornographique.

Comme la détection de peau, cette technique est également appliquée uniquement aux images clés. Donc, hé, ce n'est même pas si gourmand en calcul !

Détection de périodicité (analyse de mouvement)

Il semble raisonnable de supposer que les scènes de sexe en vidéo peuvent être caractérisées par un modèle de mouvement périodique, observent Jansohn et ses collègues.

Figure 1 : Détection de périodicité (PERWIN) : une scène vidéo avec son signal de mouvement moyen dans la direction x (en haut) et le score du classificateur (en bas). Au début de la scène vidéo (à gauche), les vêtements sont enlevés. Plus tard, pendant les rapports sexuels, des mouvements périodiques se produisent et les scores indiquent une probabilité plus élevée de pornographie.

Google le fait, alors pourquoi pas Ternovskiy ?

La détection de peau est l'une des principales méthodes de filtrage automatique derrière la fonction SafeSearch de Google, comme indiqué dans ce papier de 2006 (pdf) par des chercheurs de Google sur le sujet. Tout le monde n'a pas les plus grands centres de données du monde exécutant les algorithmes de parallélisation les plus intelligents du monde, mais sûrement, si Ternovskiy et ses partisans voulaient vraiment transformer Chatroulette en autre chose que le bout de blagues sur Southpark , ils implémenteraient au moins les algorithmes les plus basiques pour détecter la nudité.

Certes, l'analyse des images clés ne suffira pas toujours dans le monde de tout-va de Chatroulette, où les utilisateurs peuvent se déshabiller presque aussi vite que vous pouvez cliquer sur le bouton suivant, donc la détection de périodicité peut également être nécessaire.

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