先进的图像识别怎样改变AV产业？

说到这方面，日本人表示，你们都弱爆了！

我来举几个例子：

| 一、

翻译：使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务

这位仁兄做了个实验，使用爬虫在网上搜集了大量的女优面部图片，使用dlib做面部识别的处理。使用chainer搭建神经网络并测试。最后实现的功能就是，根据一副图像，自动识别最相似的女优。

更厉害的是，最后作者表示：“最後に宣伝になりますが、CNNを使ってAV女優の類似画像検索をしたサイトを作っているので、よかったら見てみてください。”。也就是说，他把这个服务搭建成了一个网站，欢迎大家来访问。网站的地址我就不发车了，大家自己到原文去找吧。

| 二、

翻译：使用深度学习构建一个可以自动检测最相似女优的机器人

这个看起来和第一个差不多，其实是不一样的。这个机器人能从面部打码的图片，识别出原来的人物是谁。

效果如图：

机器人：照片中的人物为上原亚衣。相似度98.730320%。

| 三、

翻译：使用深度学习，通过面部照片，尝试判别胸部大小。

这个脑洞我真的表示无语，真的能成功么？

作者还是一样的套路，先搜集了好多面部图片当训练集。使用了tensorflow进行训练，最后的结果如下：

• 巨乳的召回率为82%(69/84)

• 贫乳的召回率为37%(30/81)

作者表示巨乳组正确率喜人，但贫乳组不行。要提高正确率，还要更多的数据集。

另外摘录一些有趣的网友评论：

yomox9： 有意思。那么从男性的面部特征出发，好像也可以做相同的事情呢。

u651601f：求巨乳图片的训练集。感谢楼主。

| 四、Ecstascene: 音特徴を利用した成人向け動画における最高潮場面推定システム

翻译：使用音频特征推测成人视频的最高潮场面

严格来说这个其实不是图像领域了。原文我没找到，不过看标题基本就明白什么意思了。

补一张图（作者竟然是东京大学情报理工系的，为什么研究的东西那么奇怪......）：

本文部分例子参考了：

本文作者：何之源