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

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

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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