研究方向

RESEARCH DIRECTION

跨媒体组从2008年起,一直参与国家计算机网络与信息安全管理中心和国家广电总局监管中心的网络多媒体监管工程的研发,对境内外视频进行审核过滤,主要涉及色情、BK、敏感、非法、虚假等类型。系统迄今已稳定运行十余年,为国家多媒体内容监管提供了有效的技术支撑。计算所也积累了大量的图像、视频数据,及核心算法。

  • 色情图片、视频识别

  • 视频版权识别

  • BK图片、视频识别

  • 政治人物识别

利用行业领先的人工智能鉴黄技术,检测文本、图片或视频中的色情内容,准确率高达99%以上。

针对大规模待检测待过滤的样例图像,检测出互联网图像库中与样例图像完全相同或者经过篡改的同源近似图像。系统对图像的颜色改变、裁剪、缩放、旋转、平移和仿射变换等篡改行为具有很强的鲁棒性。检测准确率map到达了90%。

鉴定图片、视频中的军事武器、血腥、爆炸、杀人、带有敏感旗帜或服饰装扮的人群等BK类别。检测准确率在85%以上。

针对敏感政治人物的丑化、恶搞、漫画形象,实现图片内特定政治人物丑化、恶搞的主动鉴定、预警,准确率高达87%。相关技术获得第17届IEEE国际多媒体信号处理会议Top10%论文奖,2017年中国电子学会科学技术奖一等奖。

技术能力

TECHNICAL SKILLS

01.掌握多项图片、视频审核核心技术

中科院计算所跨媒体课题组是最早一批从事图片、视频审核研究的团队,在色情、暴恐、特定人物、版权等检测领域积累沉淀了大量的国内领先核心技术。多次在国际顶尖比赛中获得领先名次,并获得了多项省部级和全国学会一等奖。十余年的深耕,积累了庞大的数据集,为技术的不断更新提供了坚实的数据支撑。

02.长期服务党政军民的工程经验

团队从2002年起,图片审核与虚假认证等核心技术一直稳定地服务于国家计算机网络与信息安全管理中心、国家广电总局、中央军委、中央网信办、新华网、腾讯等党政军民多领域,多个系统获得了用户的认可,积累了坚实可靠的实际工程经验。

03.世界领先的虚假新闻认证技术

团队从2013年开始研究社交媒体新闻的可信度认证及虚假新闻大数据分析技术,是国内第一家从事该领域研究的团队,并研发了国内首个人工智能虚假新闻认证系统“AI识谣”。相关核心技术处于世界领先地位,发表了五十余篇高水平学术论文,授权专利三十余项。目前积累了十万级虚假新闻数据集,是国际上最大的数据集。

04.紧跟前沿的科研能力

团队的研究主线一直是网络内容安全和多媒体分析方向,并一直引领、追逐该方向上不同子领域的前沿技术,每年稳定的产出十余篇高水平论文。

05.计算机与媒体融合的学科交叉能力

团队从2013年开始针对智能媒体技术开展研究,包括虚假新闻识别,虚假图片识别,新闻质量评估,新闻标题自动生成,新闻线索推荐,新闻专业领域知识库构建等。在计算机与媒体结合的交叉领域积累了大量的科研、工程经验。

系统展示

SYSTEM REPRESENTATION

AI识谣系统
AI识谣系统

AI识谣”是国内首个AI自动识谣平台,集实时可疑新闻线索与多维度认证分析为一体,致力于通过AI技术来鉴别网络上肆意传播的谣言

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