返回信息流最近在看utb的时候好奇搜索了一下非MV视频的播放量，结果发现仍有巨量的邪典视频存在于utb之中。很惊讶也很疑惑，为什么utb仍旧不作为？
相比之下，哔哩哔哩的结果会好很多。以“蜘蛛侠”为关键词搜索，前8页只出现了两个邪典视频。但以“益智动画”为关键词搜索，首页上仍旧出现了10个，占据了首页的50%。可以推测的是，算法仍旧无法判定这些视频存在问题，或者人工审核机制不力。
于是诞生了一个疑问：难道在审核过程中，人工无法判定一个视频是否为邪典视频？进一步的疑问：如何更有效地非人工地判别？
从我自己、心智完全发育的角度看来，一个视频是否为邪典视频很好判断：
- 是否使人感到不适；
- 视频的播放量和评论是否有明显的非正常特征；
- 播主是否存在非正常行为
但当我进一步考虑时，却发现这个问题如果想用算法解决绝非易事。搜索了相关研究后，也没有看到高引的论文对于此类问题的探讨。甚至，当上传者“精心”地以对抗生成的思路构造这些视频后，算法想要正确判别，绝非易事。
因此在本版发帖，希望对内容检测、图像分类了解的同学能提供一些思路，解答我的疑惑——
如何用算法找出邪典视频？
@caicai617
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #34963同步于 2019/8/16
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
【问题】再谈邪典(Elsagate)视频
yo1995
2019/8/16镜像同步10 回复
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9 条回复
另一个问题是：为什么这些视频会让成年人感到不适？
我的一种无端的猜测：特殊的颜色搭配、声音以及视觉效果会刺激人的感官，使大脑本能地自我保护。但不知道该以什么样的关键词来查询这方面的研究。
很想知道大脑是如何鉴别视频为“邪典”视频的，或许找到这个答案后，上面问题的答案更容易得到。
最后一个问题是，能否通过神经网络训练的方式让算法较高命中率地定位邪典视频？如果可以的话，想业余时间爬点数据集……先从图片搞起[em2]
比如这个上传者为例：https://space.bilibili.com/28763355/video
非常奇怪的是，这种视频明显有问题，却能够通过审核，并且有极高的播放量。与当初elsagate如出一辙，不禁让人怀疑，是否整个审核系统都能被绕过？
另外，不知道视频是否有“熵率”一说。感觉这样的视频的信息量很少，而图案又有很明显的特征。用这两个特征是否能筛选出邪典视频？但又说不清这种视频和《天线宝宝》之间的区别。
这个up主的视频总感觉怪怪的，但是又说不出来有什么问题。
【 在 yo1995 (yo ) 的大作中提到: 】
: 比如这个上传者为例：https://space.bilibili.com/28763355/video
: 非常奇怪的是，这种视频明显有问题，却能够通过审核，并且有极高的播放量。与当初elsagate如出一辙，不禁让人怀疑，是否整个审核系统都能被绕过？
: ...................
不知道是不是很相关，不过我最近在quora上写了个答案，说深度学习下的computer vision根本就没有真正的vision，500个赞比我剩下写过的一百多个答案的总和还多，LZ可以简单看看有没有价值吧：https://qr.ae/TWrPmT
我最近在做一些视觉上“内容” vs. “纹理”的东西，一个深度学习网络能很有效的捕捉到纹理上的细微特征，但是却对真正的内容不太敏感。会不会人脑也有类似的机制呢？有些图案或者什么不会对大脑的认知中枢有所影响，却能影响到大脑的底层视觉处理的部分之类的。
我对这个还挺感兴趣的哎，不过平时科研压力这么大，我可不敢总点开这些视频研究着玩
那无辜的加菲猫怎么办？
【 在 caicai617 的大作中提到: 】
: bd
: 我知道有些淫秽色情视频是以颜色（肤色）为特征的，不知道这种视频能不能把大色块作为特征…
还是小学好，放飞想象力，琢磨什么问题都有时间
【 在 pandawang 的大作中提到: 】
: 不知道是不是很相关，不过我最近在quora上写了个答案，说深度学习下的computer vision根本就没有真正的vision，500个赞比我剩下写过的一百多个答案的总和还多，LZ可以简单看看有没有价值吧：https://qr.ae/TWrPmT
: 我最近在做一些视觉上“内容” vs. “纹理”的东西，一个深度学习网络能很有效的捕捉到纹理上的细微特征，但是却对真正的内容不太敏感。会不会人脑也有类似的机制呢？有些图案或者什么不会对大脑的认知中枢有所影响，却能影响到大脑的底层视觉处理的部分之类的。
: 我对这个还挺感兴趣的哎，不过平时科研压力这么大，我可不敢总点开这些视频研究着玩