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如果你在17年左右，在北京海淀附近某大学上课。在外出实习时，可能会接触到这样一个职位--图片标注。如果是全职，可能要签署一份不寻常的协议，这份协议要求，你同意工作过程中，接触到成人内容，包括H图或者视频网站。

又或者你在兼职，在正式上岗前根本不知道呈现在眼前的是什么，现在不会有这样的职位需求，不过这件事完完全全地告诉我们，因特网并不能自我审查，必须有人开发一种软件以避免LUO体出现在。

随着科技的发展，一种全新算法出现，实现了自动屏蔽H页面。开发这种算法也不是件容易的事，因为甚至我们人类有时也很难定义seqing,美国最高法院法官波特·斯图尔特,曾说过一句广受认同的话：“我看了才知道”.但至少对是否LUO体,我们一般意见统一,对于计算机来说即使这种工作却很复杂！

比如从一张照片中，你看到了人,桌子和椅子,但电脑看见的只有这个,放大百万倍以上的小色块,这些像素点轮廓模糊,人和椅子哪里还能分得清呢？即使你能够分清不同的物品,你怎么辨别种类,怎么找出某一个luo体人,毕竟,甚至同一物体的,两张图片也可能看上去非常不一样.例如,四张四肢照片可能看上去各不相同,就算他们确实出自同一人,由于光线,角度,以及障碍物的不同,很难说照片中都是马同学的手臂。

人类在识别是一只小狗、还是拖把、辣条、炸酱面时，大脑已经可以在潜意识里进行大量的工作，事实上大约30%的大脑皮层仅仅专注于想象力！算法开发者要从零开始，无论如何他们必须从一小堆色块构成的图像描述中，推导出更高水平的描述：纹理、形状、物体等。通常的方式是绞尽脑汁思考一幅图片可能，具有的特征并作出准确的高水平描述，然后设计专门的算法来提取那些人们惯常寻找的特征。在寻找LUO体画面方面该种图片分析法年就用于基金论文中，研究人员的第一步是识别可能的皮肤色块也就是找出黄色,棕色可能带点红调的像素点.皮肤一般没什么纹路,至少在SEQING图片里.

如果一张图片至少30%被标记为可能是皮肤,算法会试着把像素点连起来组合成身体部位,就是把皮肤色块组合连成更长的皮肤片段,皮肤片段又能组合成四肢,四肢和皮肤可以,形成脊椎—大腿组合或者四肢组合,最后,系统会检验几何学上可能具有人类生理机能的组合.虽然这种算法有漏洞，不过还是被不断改进，算法专员必须反思那些专门算法和交互方式，最重要的是，高水平的有效的描述性特征，使识别更加的准确高效。

随着人工智能的发展，现代工程师们猜测裸体图片中或许包含大量此类特写，而专门建立“丁丁”识别算法，其另一优势在于，它完全基于动态的相似性尺度而不是生硬的规则，每个神经元都在思考“这个图像块和一条线一只脚或别的什么有多像？”这意味着它可以灵活整合多种模糊的线索。