大发体育：先进设备的图像识别如何转型AV产业？说道到这方面，日本人回答，他们都弱爆了！我来推荐几个例子：一、公开了chainer在深度学习中制作AV女演员类似图像检索服务的技巧-奇塔翻译：使用于chainer和深度自学搭载女演员图像检索服务这个位仁兄完成了个实验，使用于爬虫在网上收集了大量的女演员面部用于chainer搭载神经网络并测试。最后构筑的功能就是，根据一副图像，自动识别最近的女演员。追加擅长的是，最后作者回答：最后是宣传，因为使用CNN制作了AV女演员的类似图像检索的网站，可以的话请看看.也就是说，他把这个服务搭竣工了一个网站，青睐大家来采访。

网站的地址我就不上行了，大家自己到原文去找吧。二、在深度学习中构建"长相相似的AV告诉我女演员的bot"- QI ITA翻译成：用于深度自学构建一个可以自动检测最近女演员的机器人这个看上去和第一个差异很多，只是不一样。

这个机器人能从面部打码的图片，知识输出有原本的人物是谁。效果如图：机器人：照片中的人物为上原亚衣。

相似度98.730320%。三、在深度学习中试着从脸部写真集中判别是否是巨乳（顺利还是反复复杂)- Qiita翻译成：使用于深度自学，通过面部照片，测试判断胸部大小。

这个空洞我知道回答无语，知道能顺利吗？作者还是一样的套路，再次进行收集了好多面部图片当训练集。使用了张量流展开训练，最后的结果如下：巨乳的解职率为82%(69/84)贫乳的解职率为37%(30/81)作者回答巨乳组正确率喜人，但贫乳两组勇敢。要提升准确率，还要更好的数学集。

境外节录一些有意思的网友评论：yomox9:有意思。那么从男性的面部特征抵达，样子也可以做完全相同的事情呢u651601f:欲巨乳图片的训练集。感激楼主。四、利用Ecstascene:音兹特征的成人视频高潮场景判断系统翻译成：使用音频特征判断成人视频的高潮场景严格来说这个只不过是图像领域了。

原文我没有找，不过看标题基本就明白了什么意思。调补一张图（作者居然是东京大学信息理工系的，为什么研究的东西那么奇怪……。

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