Görüntü denetleme kavramlarını öğrenin

  • Makale
  • Okumak için 3 dakika

Yetişkin ve kcy içeriği için orta görüntülerde Content Moderator makine destekli görüntü denetleme ve Gözden geçirme aracını kullanın. Metin içeriğinin görüntülerini tarayın ve bu metni ayıklayın ve yüzleri algılayın. Görüntüleri özel listelerle eşleştirebilir ve daha fazla işlem gerçekleştirebilirsiniz.

Yetişkin ve kcy içeriği değerlendirmesi

Değerlendir işlemi, 0 ile 1 arasında bir güvenirlik puanı döndürür. Ayrıca, true veya false değerine eşit Boole verileri döndürür. Bu değerler, görüntüde olası yetişkin veya kcy içeriği içerip içermediğini tahmin eder. Bir API 'yi yansımanıza (dosya veya URL) çağırdığınızda döndürülen yanıt aşağıdaki bilgileri içerir:

"ImageModeration": {
    .............
    "adultClassificationScore": 0.019196987152099609,
    "isImageAdultClassified": false,
    "racyClassificationScore": 0.032390203326940536,
    "isImageRacyClassified": false,
    ............
    ],

Not

  • isImageAdultClassified, belirli durumlarda açık saçık veya yetişkinlere yönelik olarak değerlendirilebilecek görüntülerin mevcut olma olasılığını gösterir.
  • isImageRacyClassified, belirli durumlarda davetkar veya yetişkinlere yönelik olarak değerlendirilebilecek görüntülerin mevcut olma olasılığını gösterir.
  • Puanlar 0 ile 1 arasındadır. Puan arttıkça, modelin daha yüksek olması kategorinin uygulanabilir olabileceğini tahmin edilir. Bu önizleme el ile kodlanmış sonuçlar yerine istatistiksel bir modeli kullanır. Her kategorinin gereksinimlerinize göre nasıl hizalanacağını öğrenmek için kendi içeriklerinizi test etmenizi öneririz.
  • Boole değerleri, iç puan eşiklerine bağlı olarak doğru ya da yanlış şeklindedir. Müşteriler, bu değerin kullanılıp kullanılmayacağını ya da içerik ilkelerine bağlı olarak özel eşiklere karar vermesini değerlendirmelidir.

Optik karakter tanıma ile metin algılama (OCR)

Optik karakter tanıma (OCR) işlemi, bir görüntüdeki metin içeriğinin varlığını tahmin eder ve diğer kullanımlar arasında metin düzenlemesi için ayıklar. Dili belirtebilirsiniz. Bir dil belirtmezseniz, algılama varsayılan olarak Ingilizce 'Dir.

Yanıt aşağıdaki bilgileri içerir:

  • Özgün metin.
  • Algılanan metin öğeleri, bunların güven puanlarıyla birlikte.

Örnek ayıklama:

"TextDetection": {
    "status": {
        "code": 3000.0,
        "description": "OK",
        "exception": null
    },
    .........
    "language": "eng",
    "text": "IF WE DID \r\nALL \r\nTHE THINGS \r\nWE ARE \r\nCAPABLE \r\nOF DOING, \r\nWE WOULD \r\nLITERALLY \r\nASTOUND \r\nOURSELVE \r\n",
    "candidates": []
},

Yüzleri algılama

Yüzeyleri algılama, görüntülerde yüzler gibi kişisel verileri algılamaya yardımcı olur. Olası yüzeyleri ve her görüntüde olası yüz sayısını tespit edersiniz.

Yanıt şu bilgileri içerir:

  • Yüz sayısı
  • Algılanan yüzlerin konumları listesi

Örnek ayıklama:

"FaceDetection": {
    ......
    "result": true,
    "count": 2,
    "advancedInfo": [
        .....
    ],
    "faces": [
        {
            "bottom": 598,
            "left": 44,
            "right": 268,
            "top": 374
        },
        {
            "bottom": 620,
            "left": 308,
            "right": 532,
            "top": 396
        }
    ]
}

Özel listeler oluşturma ve yönetme

Birçok çevrimiçi topluluk içinde, kullanıcılar görüntüleri veya diğer içerik türlerini karşıya yükledikten sonra, rahatsız edici öğeler şu günlerde, haftalarda ve aylarda birden çok kez paylaşılabilir. Aynı görüntünün ve hatta birden çok yerden görüntünün küçük bir yerinde değiştirilmiş sürümlerinin sürekli taranması ve filtrelenmesi maliyetleri pahalı ve hata durumunda olabilir.

Aynı görüntüyü birden çok kez Moderasyon yapmak yerine, rahatsız edici görüntüleri özel engellenen içerik listenize eklersiniz. Bu şekilde, içerik denetleme sisteminiz gelen görüntüleri özel listelerinizle karşılaştırır ve diğer işlemleri de sonlandırır.

Not

Liste sayısı üst sınırı, her biri 10.000 görüntüyü aşmamak kaydıyla 5 görüntü listesidir.

Content Moderator, özel görüntülerin listesini yönetmeye yönelik işlemler içeren, tamamlanmış bir görüntü listesi yönetim API 'si sağlar. Görüntü LISTELERI API konsolu ile başlayın ve REST API kod örneklerini kullanın. ayrıca Visual Studio ve C# hakkında bilginiz varsa, görüntü listesi .net hızlı başlangıcı ' na göz atın.

Özel listelerinize karşı eşleme

Eşleştirme işlemi, gelen görüntülerin, liste işlemleri kullanılarak oluşturulup yönetilen özel listelerden herhangi birine karşı belirsiz şekilde eşleşmesini sağlar.

Bir eşleşme bulunursa, işlem eşleşen görüntünün tanımlayıcısını ve denetleme etiketlerini döndürür. Yanıt şu bilgileri içerir:

  • Puanı Eşleştir (0 ile 1 arasında)
  • Eşleşen resim
  • Resim etiketleri (önceki denetleme sırasında atanır)
  • Görüntü etiketleri

Örnek ayıklama:

{
    ..............,
    "IsMatch": true,
    "Matches": [
        {
            "Score": 1.0,
            "MatchId": 169490,
            "Source": "169642",
            "Tags": [],
            "Label": "Sports"
        }
    ],
    ....
}

Gözden geçirme aracı

Daha fazla bilgi sahibi olmak için Content Moderator Gözden geçirme aracını ve API 'sini kullanarak insan moderatlarınız için gözden geçirme sonuçlarını ve içeriğini kullanın. Makine tarafından atanan etiketleri gözden geçirir ve son kararları onaylanır.

İnsan denetimciler için görüntü incelemesi

Sonraki adımlar

Görüntü denetleme API konsolunun sürücüsünü test edin ve REST API kod örneklerini kullanın. Ayrıca, insan incelemelerini ayarlamayı öğrenmek için incelemeleri, iş akışlarını ve işleri inceleyin.