截至到2014年四月份，Snapchat每天图片和视频分享数量已经达到7亿次，同样的时间WhatsApp用户每天分享的数据亦到达了图片7亿张，视频1亿段。而Facebook网站每天上传的数据仅图片数量据估计已经超过了4亿张，旗下的照片分享服务Instagram平均每天上传也超过5500万张照片。
从Facebook、SnapChat、WhatsApp等大型互联网企业每天产生的图片和视频数据就可以想象如果纯粹通过人工审核的方式来剔除那些不良的图片和视频数据是件多么耗费人力的庞大工程。前不久一家由百度、腾讯、金山等 10多个互联网公司组成的“安全联盟 ”对外宣布公开招聘 “首席淫秽色情鉴定官”，高达20万的年薪让不少人对该职位趋之若鹜，但是由于庞大的工作量和工作中带来的生理和心理压力，人工鉴黄其实是一个不太人道的职业。而基于计算机视觉检测的机器鉴黄技术可以极大地解放人力资源并且具备高效的性能和准确性，但是这个领域却有着非常高的门槛：包括复杂的图像识别算法、机器学习算法、图标分类标定算法，并且这背后还有不仅复杂并且昂贵的硬件系统和相应的工程化开发。
过高的技术门槛阻挡了国内绝大部分的企业，而一家专注于图像识别和视觉检测的人工智能企业——图普科技，则用他们的技术很好地解决了这个问题。他们通过基于深度学习的人工智能技术来实现图像识别，从而提供第三方的用计算机替代人工对黄色图片和视频的审核服务，有相关鉴定需求的互联网企业直接接入该系统即可实现图片和视频的自动检测。
良好的系统稳定性和高效的性能，极大地解放了企业的人力资源，同时完善的服务机制使企业完全不用考虑背后复杂的技术和操作，这极大程度上降低了行业应用图像识别服务的门槛。据目前了解到的信息，迅雷、花瓣网和又拍云等国内大型互联网企业均已经接入该公司的鉴黄系统，可见针对第三方的机器鉴黄服务将具备非常良好的行业前景。笔者同时还了解到，图普科技的创业者们野心不小——他们不仅提供第三方的机器鉴黄服务，同时还提供第三方图像识别定制服务。这是一个国内首创的定制性图像识别开放平台服务，在这个平台你可以自由定制任何你想要的图像识别服务，不管是人脸识别还是车辆识别，甚至是你想要识别一口电饭锅的品牌都可以。
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