Notre site Web permet aux personnes de télécharger des images. Cependant, nous n'autorisons pas les images en filigrane, mais beaucoup sont encore téléchargées par les utilisateurs. Existe-t-il des logiciels / code qui peuvent (au moins dans la plupart des cas) des images qui ont des filigranes telles que des logos / images? Je ne suis pas sûr s'il y a une sorte de standard.
4 Réponses :
Vous ne pouvez pas détecter automatiquement un filigrane. La meilleure chose à faire est de rendre cela réel facile pour les autres de signaler des images qui ont un filigrane et une fois signalées, les mettent dans un état de maintien où ils ne sont pas affichés avant de pouvoir être vérifiés, ils ne font pas ou n'ont pas de filigrane. < / p>
Pour détecter tout type de logo sur une image serait assez compliqué. Vous auriez besoin de quelque chose de similaire pour la reconnaissance du visage et beaucoup d'AI ...
Pour que cela soit raisonnablement efficace, vous auriez besoin d'une bibliothèque de logos à rechercher et de savoir où ils sont appliqués sur les images. Si le logo est toujours au même endroit, vous pouvez simplement masquer les pixels où ce serait, et calculez à quel point il est proche des pixels du logo. Si les logos varient en taille et en position, il devient plus compliqué.
Avec certains types d'AI, ce serait possible, du moins avec une certaine probabilité. Plus précisément dit qu'il est possible que vous puissiez définir ce que le filigrane est, Quel est le plus grand problème. La détection de filigrane générique est pratiquement indétectable, Considérez le logo au panneau d'affichage sur photo, etc.
C'est très vague, pouvez-vous donner plus de détails sur "certains types d'AI"?
Vous pouvez le faire via une classification d'image. Fondamentalement, formez un modèle CNN (réseau de neurones convolutionnels) en alimentant certaines images avec filigrane et certains sans fil, puis utilisez ce modèle pour juger de la probabilité de filigrane dans une nouvelle image.
Vous pouvez appliquer un apprentissage de transfert sur certains modèles pré-formés existants (à compter de la création actuelle V3 est le mieux là-bas) qui peut être recyclé pour votre objectif de classification spécifique.
Par exemple, ce lien montre comment le faire pour déterminer si une image est celle d'un tournesol ou d'une marguerite ou d'une rose. https://www.tensorflow.org/tatudials/image_retraining
Voici un tutoriel rapide de 5 minutes sur la construction d'un classificateur d'image Tensorflow: https://youtu.be/qfnvhpx5px8