Notre site permet aux gens de télécharger des images. Cependant, nous n'autorisons pas les images filigranées, mais beaucoup sont toujours téléchargées par les utilisateurs. Y at-il un logiciel/code qui peut (au moins dans la plupart des cas) attraper des images qui ont des filigranes comme des logos/images? Je ne suis pas sûr s'il y a une sorte de norme.Détecter si l'image a un filigrane?
Merci
Vous ne pouvez pas détecter automatiquement un filigrane. La meilleure chose à faire est de permettre aux autres de signaler facilement les images comportant un filigrane et, une fois signalées, de les mettre dans un état de conservation où elles ne sont pas affichées jusqu'à ce qu'elles vérifient qu'elles ont ou non un filigrane.
Pour détecter tout type de logo sur une image serait assez compliqué. Vous auriez besoin de quelque chose de similaire à la reconnaissance des visages, et beaucoup d'IA ...
Pour le rendre 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 à l'endroit où il se trouve et calculer à quel point il est proche des pixels du logo. Si les logos varient en taille et en position, cela devient plus compliqué.
Avec un certain type d'IA, ce serait possible, au moins avec une certaine probabilité. Plus précisément dit il est possible à condition que vous pouvez définir ce qu'est le filigrane, qui est le plus grand problème. La détection de filigrane générique est pratiquement indétectable, considérer le logo sur le panneau d'affichage à la photo, etc.
Ceci est très vague, pouvez-vous donner plus de détails sur "certains types d'IA"? –
Vous pouvez le faire via la classification d'image. Fondamentalement, former un modèle CNN (Convolutional neural Network) en introduisant dans certaines images avec filigrane et certains sans filigrane, puis utiliser ce modèle pour juger de la probabilité de filigrane dans une nouvelle image.
Vous pouvez appliquer l'apprentissage par transfert sur certains modèles pré-formés existants (à ce jour, la version 3 est la meilleure) qui peut être recyclée à des fins de classification spécifique. Par exemple, ce lien montre comment le faire pour identifier si une image est celle d'un tournesol, d'une marguerite ou d'une rose. https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining
Voici un tutoriel rapide 5 minutes sur la construction d'un classificateur d'image tensorflow: https://youtu.be/QfNvhPx5Px8
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