色情业

摘要： 为什么在巴西的钟表读数往往不准，而在德国的钟表读数却值得信任？在新西兰色情业是合法的，而在新加坡嚼口香糖会招致严厉的处罚，如何解释这其中的迥然不同呢？在新书《立规矩者，破规矩者》中，美国马里兰大学心理学教授Michele Gelfand试图将诸如此类的现象归结于一个变量：文化的“松紧度”。

摘要： 香港的色情业并不合法，外人熟知的“一楼一凤”，也只是不违法而已。不过，香港的管理者又试图表现出对欲望与谋生的尊重，默许色’清场所存在，但要求经营者低调，“选秀”这种吸附眼球之举，在香港不可能发生。各种色情场所，处于“犹抱琵琶半遮面”状态。

摘要： 自小看港片，对香港的色情业只是略知一二，最大的感觉是，在香港一地，谈论色情业并非很羞耻的事情。

摘要： 东莞向“黄流”宣战2月9日上午，央视对东莞市部分酒店经营色情业进行了报道，当日下午，东莞市共出动6525名警力对全市所有桑拿、沐足以及娱乐场所进行两轮检查，并针对节目曝光的12处涉黄场所进行清查整治。省委书记胡春华作出重要批示，强调要组织专项行动坚决打击，对相关责任人要查清楚，严肃处理，绝不手软。

摘要： 2014年初，一场声势浩大堪称八级地震的扫黄行动在广东东莞展开，牵出了许多有头有脸的富豪名流，也使人们的目光再次聚焦色情服务行业的黑幕。一时间，在强势的扫黄飓风扫荡下，来自各处的色情业人员四散逃窜。

摘要： 2月9日，央视暗访东莞色情业，不仅引发当地政府的迅疾整治，也在中国的社交媒体上造成舆论漩涡。

摘要： ＂黄色＂的孩子《大西洋月刊》（The Atlantic）11月此前,孩子发送色情图片短信丑闻的曝光引发了人们的思考,一项关于孩子为什么会这样做的调查激发了人们的强烈关注。调查显示,新技术成为色情业发展的强大助力,硅谷的超强智慧能造出无人驾驶飞机,也能设计出＂Uber＂打车。但让他们没有想到的是,这些竟会让孩子们走上便捷的色情之路。青少年一旦拥有了配有摄像功能的设备,不会有什么思考和顾虑,很快就把一些色情照片发到网络上,这很有可能会引发网络上的＂爆炸＂。

摘要： 正色情业有着悠久的历史,但在中共建国后官方的宣传和政策中,一直是一个不容争议的话题。无论卖淫还是嫖娼,在新中国都是法律明文禁止、公安机关依法打击的对象。政府曾发起过多次扫黄行动,其中尤以建国初期对娼妓业的取缔效果最为明显,在其后直到改革开放前夕的这段时间,中国大陆奇迹般地消灭了娼妓业。在2000年中国人权状况白皮书《中国人权发展50年》的第一章提到:"1949年11月北京市第二届人民代表会议率先作出禁娼决定……在很短的

摘要： 从上世纪六七十年代以来，随着性解放浪潮，从欧美开始围绕是否应允许卖淫合法存在的话题曾经多次引起激烈争论。欧美一些国家曾允许“性工作者的合法工作”，但不仅美国、法国、俄罗斯等大国法律严厉禁止“性交易”，荷兰和德国等色情业泛滥的城市也开始全力“转型”，试图消除“性都”这样不光彩的称号。

摘要： 如果你看过23年前的电视剧《外来妹》，那么你就不会对今天东莞色情业的昌盛感到奇怪。

摘要： 本发明提供一种色情检测模型建立方法，包括：从带有标注信息的样本音视频对象中提取视频特征和音频特征；根据所述标注信息，为所述样本音视频对象中的各类音频特征、视频特征分别训练模型，然后利用基于排序的加权平均融合方法计算所述模型间的融合参数；其中，所述的基于排序的加权平均融合方法遍历参数orness的取值区间，为所述参数orness的各个取值计算相应的融合参数，然后利用所述样本音视频对象计算各个融合参数的效果，选取效果最好的融合参数作为模型间的融合参数。本发明的色情检测方法与现有技术中的相关方法相比综合采用了视频特征与音频特征，检测准确率上有较大的提高。

摘要： 本发明公开了基于内容的高时长视频色情内容检测方法，包括步骤：构建时域和空间域分离进行卷积的S3D‑G网络；训练得到视频分类网络模型；将处理后的缩略视频输入视频分类网络模型中进行视频分类；构造文本情感分类网络，使用数据集对此文本情感分类网络进行训练，得到评论色情内容分类模型；对原视频附带的评论文本进行分类，并记录结果；构造图像分类网络，使用数据集对此图像分类网络进行训练，得到封面色情内容分类模型；对原视频附带的封面图像进行分类，并记录结果；针对于原视频的视频、封面、评论的结果进行综合评定。本发明克服了现有技术中处理高分辨率变化的长视频效率低下、对硬件要求高、延迟高的弊端。

摘要： 本发明涉及一种色情图片鉴定方法、电子装置及可读存储介质，该方法包括：在收到待鉴定图片后，检测所述待鉴定图片的图片格式，并利用预先训练的图片分类模型对所述待鉴定图片进行识别，输出所述待鉴定图片属于一个或多个预设图片类别的概率值；其中，所述图片分类模型为卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型是预先利用所述预设图片类别的样本图片进行训练得到的；根据所述待鉴定图片的图片格式和所述概率值，判断所述待鉴定图片是否属于色情图片。本发明能准确有效地判断出待鉴定图片是否属于色情图片；且无需人工检测，能自动进行色情图片鉴定，有效提高检测效率。

摘要： 本发明公开一种基于卷积神经网络的色情图片识别方法及装置，涉及图片识别技术领域，能够提高图片鉴黄识别的准确性。该方法包括：将标记有分类标签的样本图片输入卷积神经网络迭代训练，并提取特征向量；基于特征向量计算分类概率值，得到初步分类结果；将分类概率值输入第一损失函数计算分类损失值，以及输入第二损失函数获得修正损失值；根据分类损失值与修正损失值之和反向调整卷积神经网络的训练参数，直至达到迭代次数阈值时输出最新的训练参数构建图片识别模型，其中，训练参数包括权重w和偏置b；获取待测图片，输入图片识别模型得到识别结果。该装置应用有上述方案所提的方法。

摘要： 本发明提供一种色情检测模型建立方法，包括：从带有标注信息的样本音视频对象中提取视频特征和音频特征；根据所述标注信息，为所述样本音视频对象中的各类音频特征、视频特征分别训练模型，然后利用基于排序的加权平均融合方法计算所述模型间的融合参数；其中，所述的基于排序的加权平均融合方法遍历参数orness的取值区间，为所述参数orness的各个取值计算相应的融合参数，然后利用所述样本音视频对象计算各个融合参数的效果，选取效果最好的融合参数作为模型间的融合参数。本发明的色情检测方法与现有技术中的相关方法相比综合采用了视频特征与音频特征，检测准确率上有较大的提高。

摘要： 本发明实施例提供了一种色情图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，其中方法包括：获取待识别的目标图像；提取所述目标图像中的初始图像特征向量；根据所述初始图像特征向量，提取注意力特征向量，所述注意力特征向量能够表征所述目标图像中不同通道的色情程度以及所述目标图像中不同空间区域的色情程度；基于所述注意力特征向量对所述目标图像进行分类，确定所述目标图像的识别结果。以解决相关技术中，在对图像或者视频审核色情内容时，仅通过简单的图像特征进行识别，识别效果差的问题。

摘要： 本发明提供了一种色情分类模型的训练、图像检测方法及相关装置，该方法包括：在忽略多个分支网络的条件下，单独训练主干网络，主干网络用于从图像数据中提取用于区分是否涉及色情的特征，在维持主干网络不更新的条件下，使用主干网络分别辅助训练多个分支网络，每个分支网络用于根据特征计算图像数据属于色情下指定类别的概率。一方面，将色情下不同的类别当作一个整体看待，并不区分色情下不同的类别，避免了色情下不同的类别的界限不明显导致准确率低的缺陷，另一方面，分支网络属于整个色情分类模型中的一部分，其结构的复杂度小于整个模型本身，不仅可以区分色情下不同的类别，满足业务的需求，还可以减少计算量，减少对资源的占用。

摘要： 本发明提供一种色情网站识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，色情网站识别方法包括：获取待识别网站，并基于所述待识别网站获取待识别网站特征以及待识别网站图像；基于所述待识别网站特征以及所述待识别网站图像，通过文本模型和图像模型，对所述待识别网站进行色情网站识别，其中，所述文本模型通过网站特征训练数据训练得到，所述图像模型通过网站图像训练数据训练得到。通过本发明提供的色情网站识别方法，可以提高色情网站检测的准确度，减少误报、漏报的情况，有助于全面识别色情网站。

摘要： 本发明提供一种基于网页文本内容检测色情赌博域名的方法，首先对域名发起HTTP请求，获取域名对应的HTTP文本内容，针对网页内容进行预处理，同时，构建色情、赌博、非色情赌博的三种语料库信息。针对语料库信息，进行分词处理，停用词处理等，构建算法模型的数据集信息。其次，使用语料库中的热点词汇对数据集进行编码处理，使用基于LSTM深度学习算法模型对数据编码进行处理，最后使用SoftMax三分类(色情、赌博、非色情赌博)，输出结果。不仅可以解决传统黑名单检测方法中色情赌博域名频繁变更域名，不断扩充黑名单的问题，也能解决传统机器学习算法(SVM、随机森林等)人工提取文本特征的不充分，算法识别精度低等问题。

摘要： 本发明提供一种基于文本和图像多模态色情和赌博域名自动检测方法，其针对色情、赌博网页的识别，利用深度学习和统计学习相结合的方法来实现对网页数据进行特征抽取，使用基于稀疏多头自注意力的文本图像多模态模型的方法对网页进行识别，其针对网页所显示的内容丰富且包含大量图片与超长文本的特点进行多模态信息融合，从网页文本和网页截图两个维度对网页进行特征抽取。本发明可广泛用于基于文本和图像多模态色情和赌博域名自动检测中。