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视频审核过滤技术如何迎接AI新时代的应用

原创

小草飞上天

发布于 2025-03-16 06:21:10

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文章被收录于专栏：AIAI

前言

如今社会短视频时代已经很久了，中视频时代也悄然而至。大量用户都会在视频号、抖音、快手等短视频平台发布分享自己的视频，那当我们在视频平台上传一段视频内容，系统需要在短时间内就判定其中是否存在违规画面。

这在前两年AI暂未盛行之际，是一个很大的工作量。

然后随着AI时代的来临，视频审核的实时过滤能力，已经悄然的变化为AI能力支持。背后通过AI技术在昼夜不停地进化，实时过滤功能正悄然重塑着互联网内容生态。

如今，视频审核系统如同数字世界的"防火墙"，每天都在处理着数十亿小时的视频流。

实时过滤的技术架构

AI实现实时视频过滤系统，核心采用的是多模态神经网络架构，同步处理视频、音频、文字和元数据。

通过计算机视觉模块以每秒120帧的速度解析着视频画面，然后基于3D卷积神经网络识别动态行为特征，能够准确区分暴力场景与动作电影中的特效镜头。自然语言处理单元会同时分析语音和字幕文本，结合着知识图谱快速的识别大量隐晦的违规表达，即便是"开塞露"这样的谐音梗也难逃法眼。

通过时序分析算法构建了动态决策模型，通过LSTM网络追踪对内容的进行前后关联。系统能识别出那些看似无害的单个画面在连续播放时可能构成的违规信息，就像我们能够识破拼图游戏中的隐藏图案。这种时空联合建模技术，使违规内容识别准确率从传统算法的78%提升至94%。

与违规内容的博弈

随着AI能力的不段进化，对违规内容的识别效率和识别广度也广泛提升。然后，违规内容的制造者们也在不断的开发新的对抗技术，从开始的画面马赛克、音频变调到语义分割攻击。到最新的对抗样本能生成人眼不可见的像素扰动，使AI模型将违规画面误判为正常内容。

为了应对多种多样的挑战，AI审核系统则需要引入对抗训练模型机制，在对模型训练时，需要主动的生成大量的干扰样本，以此来增强系统的健壮性。

多种多样的对抗，譬如深度伪造技术等，这些技术的出现将与违规内容的攻防战推向了一个新的维度。一个实时过滤系统现在已然集成数字指纹验证模块，通过分析视频中人物的微表情肌电信号和光线折射规律，能够在3秒内快速识别视频是否为深度伪造视频。

小案例

我们以就个检测视频中暴力情况的简化模型为例

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 暴力检测模型（简化版）
def build_violence_detector():
    base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False)
    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    return model

# 加载预训练模型（实际需用专业数据集训练）
model = build_violence_detector()
model.load_weights('violence_detector.h5')  # 假设已训练好的权重

# 实时视频处理
def realtime_filter(camera_index=0):
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    
    # 缓存最近3秒的帧用于时序分析
    frame_buffer = []
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 预处理
        resized_frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
        normalized_frame = resized_frame / 255.0
        
        # 单帧预测
        single_pred = model.predict(np.expand_dims(normalized_frame, axis=0))[0][0]
        
        # 时序分析（简单滑动窗口平均）
        frame_buffer.append(single_pred)
        if len(frame_buffer) > fps*3:
            frame_buffer.pop(0)
        
        time_series_score = np.mean(frame_buffer)
        
        # 实时打码逻辑
        if time_series_score > 0.7:  # 置信度阈值
            frame = cv2.GaussianBlur(frame, (99,99), 30)
            cv2.putText(frame, "Content Warning", (50,50), 
                       cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 3)
        
        cv2.imshow('Live Filter', frame)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    realtime_filter()

增加一些对抗样本处理

# 输入预处理防御层
def anti_adversarial(input_frame):
    # 添加随机噪声
    noise = np.random.normal(scale=0.1, size=input_frame.shape)
    noisy_frame = np.clip(input_frame + noise, 0, 1)
    # 频率域过滤
    f = np.fft.fft2(noisy_frame)
    fshift = np.fft.fftshift(f)
    rows, cols = noisy_frame.shape[:2]
    crow, ccol = rows//2, cols//2
    fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
    return np.fft.ifft2(fshift)

将信息进行可视化

# 可视化热力图
import tf_keras_vis
def generate_heatmap(frame):
    model = tf_keras_vis.utils.model_modify(
        model, replace2lambda={'predictions': lambda x: x[:, 0]})
    heatmap = tf_keras_vis.score_cam(model, 
                                   np.expand_dims(frame, axis=0),
                                   penultimate_layer=-1)
    return cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET)