Resumen

Con el desarrollo de la industria de transmisiones en vivo, los problemas de seguridad en el proceso de transmisión en vivo se han vuelto cada vez más evidentes. En la actualidad, la supervisión de diversas plataformas de transmisión en vivo se encuentra básicamente en un estado de supervisión humana. La supervisión de mano de obra se realiza principalmente a través de denuncias de usuarios y medidas de supervisión de la plataforma. Sin embargo, hay una gran cantidad de salas de transmisión en vivo al mismo tiempo, y solo confiar en la supervisión humana ya no puede satisfacer las necesidades de monitoreo de las transmisiones en vivo. Basándose en esta situación, este estudio propone un método de reconocimiento de información de violación de una plataforma de transmisión en vivo basado en tecnología de aprendizaje automático. Al analizar las similitudes y diferencias entre las transmisiones en vivo normales y las transmisiones en vivo de violación, combinado con las características de los datos de imagen de violación, este estudio detecta principalmente el color de piel humana y partes sensibles. Una característica destac

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Industria de transmisiones en vivo; Problemas de seguridad; Reconocimiento de información de violación; Tecnología de aprendizaje automático; Reconocimiento de color de piel; Detección de partes sensibles
• Keywords:Live broadcast industry; Security issues; Violation information recognition; Machine learning technology; Skin color recognition; Sensitive parts detection