主题：【原创】看了《焦点访谈》，看到了利益二字 -- 鹦鹉
家园 可以识别出计算机型号的话，仍然没法识别出某个器官？ 只是还没有看懂你的文章，所以非常不解：从背景中识别出某个特定的计算机型号，与识别出某个特定的人体器官有什么本质区别。。。
家园 嗬嗬，看到这方面专业人士说话了 顺便请教一下，目前对于色情图片的识别率可以达到多高？
其算法复杂度是什么样的？平均需要的指令条数大概是多少。
家园 首先。。。啥是色情图片？ 这么举例子吧，人脸识别，这个知道吧。
一个小学生帮老奶奶做好事，那么老奶奶会记得他的脸。。。如果一群小学生帮老奶奶做好事呢，那么老奶奶记不住啊，这时候，你可以说，找一个记忆力好的好的人来就行了。嗯，那如果是一个小学校的小学生都来做好事呢，谁也记不住啊，那么怎么办呢？那么大家就只能记住他们的校服，知道这是哪个学校的。
嗯，说到“学校”，在这里就是个抽象出来的名词，跟你所说的色情图片一样，就是某一个类别的名称；而“校服”，就是这个类别的共性特征。但如果我们把范围扩大到两个学校呢？那么这个校服的特征就不是相同的了，我们就必须把这个特征再进行模糊处理。
最后，当面临的处理样本巨大的时候，所需要的模糊量也将巨大，那么出现的后果是什么呢？一群小学生中坏孩子是不多的，但两个学校的小学生中坏孩子是有一定数量的。。。而我们前面的类别分类表明，这两个学校的孩子都是好学生，也就是说，本来这些坏孩子被我们识别为好孩子了，这就是二类错误。这个错误将随着元素的增多所导致的模糊量的增大而迅速增大。
这样，我们面对抽象名词的时候，需要明确，这个词汇到底是想描述什么，它描述的范围有多大，它需要处理的对象有多少，他要求达到多高的准确度？对象有限的时候，可以一个个去匹配（如指纹识别、人脸识别）；而对于无限的对象的时候，只能抽象出共性，而这个共性的模糊量，又取决于这个名词希望涵盖的范围。以上这些，共同决定了所需的计算资源。
家园 先花起来慢慢看 太多专业术语了。尽管看的时候仍然疑问多多，但先花起来慢慢研究。大概得消化一段时间再提问了。
顺手摘一个今天刚刚看到的消息：
India To Have Automatic Communications Monitoring这就说明以印度的水平，建立一个全国范围的语音及Internet拦截筛选系统在技术上没有问题了。我确实不清楚图像识别发展的现状，不过根据指纹识别系统的成熟，与人脸识别系统的开始应用，应该不比语音识别差很多吧～～～
家园 继续纠缠不宜啊 运营商也并不是都没考虑这个东西，实际上有些地方的运营商是专门做了页面信息检索然后审查的。
那位兄台要求的东西太梦幻了，不懂行的人你解释也很难的。