PornHub usa visión por computadora para identificar actores, actúa en sus videos

PornHub usa visión por computadora para identificar actores, actúa en sus videos

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Dicen que el porno adopta primero las nuevas tecnologías y PornHub [NSFW], un sitio que es tan NSFW como suena, está demostrando que ese viejo adagio es cierto. El sitio, que recibe 80 millones de visitantes al día, descubrió que sus métodos antiguos y anticuados de etiquetar videos a mano no eran suficientes.

En lugar de contratar a alguien para revisar los cientos de miles de videos y etiquetarlos a mano, el equipo de PHub contrató a un robot.

“En última instancia, queremos brindarles a nuestros fanáticos lo que sea que les guste y nuestro nuevo modelo podrá mostrarles resultados más precisos, lo que con suerte hará que regresen por más”, dijo Corey Price, vicepresidente de PHub. . “Se trata de actualizar continuamente nuestra plataforma para brindarles a nuestros fanáticos lo último en tecnología para que su experiencia en nuestra plataforma sea lo más fluida posible. Cuanto más fácil sea navegar y acceder a lo que quieren, más felices serán”.

El sistema de visión por computadora puede identificar actores específicos en escenas e incluso identifica varias posiciones y… atributos. Si bien obviamente es muy difícil describir el conjunto de funciones para una audiencia familiar, el sistema puede identificar a los artistas individuales en tiempo real (en la demostración aquí reconoce a un artista incluso desde un lado) y también puede identificar actos sexuales.

“Hasta ahora, hemos usado el modelo en aproximadamente 500 000 videos destacados que incluyen los enviados por los usuarios y planeamos escanear toda la biblioteca a principios de 2018”, dijo Price. “Muy pronto, la tecnología también se utilizará para detectar varias posiciones/categorías sexuales y también podrá etiquetarlas correctamente”.

La detección facial no es nada nuevo, incluso para dispositivos móviles, pero este sistema va un paso más allá al categorizar videos e imágenes en función de varios atributos. Esto significa que podrá encontrar favoritos por nombre o características, una hazaña que antes requería cantidades prodigiosas de entrada de datos. ¿Qué tan bien funciona?

“Es bastante preciso”, dijo Price.


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