喜欢看国产区，91区的朋友应该知道，
里面并非只有原创博主，还充斥着卖片哥
卖片哥在网上大量收集诱惑感强烈的片子，掐头去尾
再安排上挑逗的片名，妥妥的一部原创就诞生了
对于我们这种喜欢刨根问底的老司机们
找不到对应的出处，无疑是一种煎熬
于是我在想，有什么办法能够鉴别91上面的原创者和卖片哥呢？
你能看出下图是原创的还是搬运的么？
科技使人的生活逐步提高，色情是第一生产力仔细一想，鉴别原创者和卖片哥其实不难
原创者的视频是自己拍的
虽然视频里会对声音和样貌后期做了处理
但有一点，原创者是不会对片中自己的鸡巴做出任何修饰
所以尽管每部片女主各不相同
但男主的鸡巴还是同一根
反观卖片哥,为了让内容与标题更贴切
卖片哥在网罗大部分上城的片子后
经过简单的处理，就变成卖片哥的原创
在卖片哥的视频集合里
顺着这个思路，处理方法就简单了
随机抽取几部视频
判定视频内的鸡巴是否属于同一根鸡巴就行了
世界上没有两片相同的叶子，也没两根相同的鸡巴
不敢说每一根鸡巴都各不相同，但能保证的是：
卖片哥的集合里总能找到一根不一样的鸡巴
因为这些鸡巴都不是他自己的鸡巴
自己用肉眼识别，这辈子是不可能的
现在是ALL in AI的时代，是算法迭代更新最快的时代
所以一个项目就孕育而生了
：
dick Recognition(阴茎识别，也称大屌识别)
本文举例大屌识别的相关思路，不涉及技术细节
包含低光条件下、极端姿势下、大屌关键点检测等
大屌识别，说白了就是图像识别，也就是计算机视觉的一个分支
在看以下文章前，需要简单的了解下神经网络和卷积神经网络的基础知识
正文：
一套大屌识别系统，至少包含了屌的外形检测+屌的特征提取这两个基础部分
屌的外形检测直白一点，输入一张含屌的图片
输出屌的位置的矩形阵
这里采用了方向梯度直方图来检测屌的位置
形象一点来说，检测图片中一块肉色立柱状物体
其前方有明显的弧线与开口，并勾勒出来
将检测出来的方形位置灰度化
彩色对于后面的步骤并无作用
灰度化的目的只有一个：简化矩阵，提高运算速度
如下图所示：
屌的特征提取将输出的屌转换成一个向量表示，这就是屌的特征
这里采用CNN提取屌的特征
所提取特征的维度为2599
屌分为3个部分，龟头,海绵体，睾丸
在大部分的视频里，睾丸处于拍摄视角的后方
所以很难以睾丸作为参照物
或者说是筛选条件去进行类比
所以睾丸的部分可以不要
这里分别建立龟头的模型和海绵体的模型
模型能够实现龟头32个特征点和16个海绵体特征点定位
此外，模型还对所提取的特征进行归一化
以降低不同房间内光照条件对特征的影响
先对特征的每一维进行标准化
即除以该维度在整个训练集上的最大值
再对每个向量进行 L2 归一化
屌的对齐：
在筛选出来的图中并不是自然图
屌的朝向，弯曲的曲度，勃起的长度
或受挤压变形，蓬勃充血等等外在因素影响
为了消除这些影响
必须使用仿射变换，拉正屌形
可以看到下图，每个屌的朝向的各不相同
转换出来的向量纯度是不高的
屌的神经网络训练：
训练一个屌的神经网络
将输入的屌图生成128维的预测值
训练的大致过程为：
将多个视频里两个不同方向屌的数据喂入神经网络
不断迭代训练，使同一个人的两张屌图数据预测值接近
不同人的屌图预测值拉远
也就是减小类内距离，增大类间距离
特征对比经过上面的步骤之后，就能得到屌的一个稳定向量
将这个向量跟另一个屌的向量做出对比
就是将这个屌的特征向量跟另一个屌的特征向量做相似度对比
这里我采用了欧式距离，cos相似度
皮尔森相似度等方式去计算
这样做的匹配度更加精准些
有关模型结构结构，这里就没必要说了
看到这里，我想各位应该也知道了该怎么去操作了
整套系统跑下来，识别率在98%左右说了那么多，那么整个大屌识别系统除了能够辨别卖片哥之外
它还有什么使用场景，或者说这套系统的盈利模式在哪里呢？当然是有的
一：近年来，约炮盛行，海王暴增没有谈过恋爱的女人，下载了个soul，本想在上面巧遇真爱
没想到对方是个海王，骗财骗色又骗感情，那么如何提前规避渣男呢？
方法也不难,技术上可以将91和推特上所有男性视频爬取一遍
从视频里把屌图提取出来，将屌图添加到大屌识别的丁丁图库里
成为基础图源,基于整个大屌识别系统和海量的丁丁图库
就能够精准的进行点对点的对比，从龟头到龟头，海绵体至海绵体
说到这里，整个商业模式就明朗起来了
对，就是面向恋爱女性群体推出的“识屌查渣”功能从App store 或者其他应用商店下载大屌识别app,注册账号
上传男性友人的屌图
海量丁丁图库进行全方面匹配，提前预防风险
二：面向男性同胞的丁丁交友app，“丁聊”
在“丁聊”里，用户可以上传自己的丁丁照片
从长度，直径，色泽，雄伟度等多个维度进行排名，同全国丁丁长度做对比，
在“丁聊”app刚起步阶段，每当有新用户上传丁丁照片时
我们都能让你超越95%用户的长度,自信感爆棚，有木有！！！
如果你让“丁聊”获取你的地理坐标，还能够查周边小区丁丁的长度情况
如果匹配了通讯录，还能跟好友一较高下
“丁聊”里我们还打算加入行业，公司，地区，等等这些群体标签
好比说“程序员人均10cm”,“用X乎用户比X博用户长3cm”
"xx公司普遍短小精悍"等等等等
进而还能推算出各垂直群体内婚姻配偶性福指数度数据
三：面向健康的“丁丁医生”大家都知道，体检能够从提前预防各类疾病
功能性性器官疾病会随着年纪的增长和使用次数的增加而提高得病的概率
现在是大数据时代，通过对大量有关性器官的疾病进行观察
能总结归纳出一些明显的表面特征
虽然每个人的丁丁外形都各不相同
但即将可能患病前兆的特征是大同小异的
基于大屌识别海量的丁丁图库
只要用户上传自己的丁丁照片，就能对健康度进行分析
虽然说不能像医院一样进行X光，尿液采集，血透分析
但对于真菌性，皮肤性这种显而易见的性器官疾病
“丁丁医生”是能够识别出来并提前告知用户的
在前期扩展用户上，我们决定
用户使用自己的邀请码邀请好友注册“丁丁医生”
能够获得查询第二根半价的优惠
说了那么多，也该总结下了编不下去了
