如何基于深度学习实现图像的智能审核

作者/分享人:美团技术团队
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美团每天有百万级的图片产生量,运营人员负责相关图片的内容审核,对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大,人工审核耗时耗力且审核能力有限。另外对于不同审核人员来讲,审核标准难以统一且实时变化。所以有必要借助机器实现智能审核。

图像智能审核一般是指利用图像处理与机器学习相关技术识别图像内容,进而甄别图像是否违规。图像智能审核旨在建立图片自动审核服务,由机器自动禁止不符合规定(负例)的图片类型,自动通过符合规定(正例)的图片类型,机器不确定的图片交由人工审核。因此,衡量智能审核系统性能的指标主要是准确率和自动化率。

通常的自动审核思路是穷举不符合规定的图片(例如水印图、涉黄图、暴恐图、明星脸、广告图等)类型,剩下的图片作为正例自动通过。这样带来的问题是对新增的违规内容扩展性不足,另外必须等待所有模型构建完毕才能起到自动化过滤的作用。如果我们能主动挖掘符合规定的图片(例如正常人物图、场景一致图)进行自动通过,将正例过滤和负例过滤相结合,这样才能更快起到节省人工审核的作用。因此,我们的图像智能审核系统分为图片负例过滤模块和图片正例过滤模块,待审图片先进入负例过滤模块判断是否违禁,再进入正例过滤模块进行自动通过,剩余机器不确定的图片交由人工审核。

负例过滤和正例过滤模块中都会涉及检测、分类和识别等技术,而深度学习则是该领域的首选技术。下面将分别以水印过滤、明星脸识别、色情图片检测和场景分类来介绍深度学习在图像智能审核中的应用。


作者简介:晓明,美团平台智能技术中心视觉技术负责人,曾就职于佳能研究院,三星研究院。2015年加入美团,主要致力于图像和视频相关的技术积累和业务落地,作为技术负责人主导了图像智能审核、首图优选、刷脸认证、拍照录菜等项目的上线,显著提升了用户和商家的智能化体验。

美团平台智能技术中心充分利用人工智能的优势来支持美团点评多个业务线,并在智能推荐、智能营销、智能经营、智能审核等多个领域都取得了很好的应用效果。长期招聘自然语言处理、计算机视觉、大规模机器学习、数据挖掘算法或工程背景的同学。欢迎有意向的同学投递简历至:zhanghejia@meituan.com。

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