從視頻投遞到平臺的一刻起，如何能依靠健全的審核後臺提高審核效率 ，減少人工審核的成本？

人工，主要還是人工吧！智能有些不靠譜！

瀉藥。

這種短視頻軟體審核的辦法其實和論文查重是有些類似的，這也就是今日頭條這樣的類似軟體的審查原創的方式。

視頻是由一幀一幀形成的連動畫面，所以要審查是否是原創，只需要將視頻其中一幀畫面抽出來，然後放到全網進行對比，看是否有抄襲的嫌疑，在此基礎上如果視頻發布者有自己的改動也算作偽原創。

（其實我蠻喜歡這個小姐姐的，可惜了）

注意，這裡的視頻是分為原創、偽原創、抄襲三種的。

那麼，上述三種程度的審核判定對於相應的推送和推廣肯定是有不同大小的影響的。

原創，這兩個字比什麼都重要，即便是搬運的視頻，也一定要經過自己的加工處理。

現在抖音的審核力度越發加大。

我們試驗過，現在的抖音甚至於已經到了，逼得用戶非得用自帶的拍攝器拍攝，什麼意思呢？

也就是你用手機自帶的相機或其他單反之類的拍的視頻，經過上傳這一步的時候會被識別出來，這樣的話拍出來的視頻得到的推薦量會少於直接用抖音自帶軟體拍攝的視頻。

不要問為什麼，如果TX那4000萬能成功下來的話，何必這麼驚慌呢？

以上！

面對視頻內容，首先會根據場景分鏡，分別經過聲音的識別、文字的識別、動作的分類、場景、物品以及人物的識別進行結構化預處理，然後再結合時序融合、深度學習這些綜合的判斷，理解這個視頻內容。

也就是說要先識別這個視頻的內容，然後再去判斷這個內容到底是有害的，還是無害的。這裡面時序的融合非常關鍵，以往視頻審核，本質上是基於靜態畫面，沒有時間維度的概念。但事實上是視頻是有時間維度的，包含很多的冗餘、關聯，視頻內涵也更加豐富，因此，做了結構化預處理和時序融合後，對視頻的理解會更加充分和全面。

視頻內容的理解判斷基於既定的審核標準和歷史數據的學習之上，如何應對內容審核以下難點？比如客戶需求比較多，業務場景、業務類型不一樣，所以審核標準和尺度是不一樣的。對於突發事件的應對是比較難的，因為它對時效性的要求非常高。還有一類是違規內容的變種多，因為內容違規具備一定的對抗性，有一些人可能專門去做惡意上傳。

目前，七牛雲「明瞳」內容安全構建了一套完整的 AI+人審的體系，綜合準確率可達 99.5% ，可節省 80% 的綜合成本，為了進一步降低用戶的試用門檻，「明瞳」提供免費試用，進一步讓用戶省錢省心。

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視頻審核是一種綜合性較強的審核模式，它不僅包括文本識別、圖像識別、音頻識別，在直播場景下，還涉及在線實時視頻審核。而這種複合型視頻審核方式也是AI技術可智能替代人審最直接、最高效的途徑。

智能視頻識別基於業界領先的圖片深度識別引擎、語音識別引擎、文本檢測模型以及視頻語音編解碼技術，能夠精準識別視頻畫面、語音、字幕、標題中出現的涉黃、涉恐、政治敏感內容、欺詐廣告等違規違法內容，解放人工審核，極大提升產品的用戶體驗。

數美科技經過多年在內容審核過濾領域的深厚積累和持續攻防升級，開發了基於深度學習與畫像的全棧式智能內容識別引擎–天凈，能夠有效防禦內容風險。

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從用戶行為層面到內容和場景的違法違規內容識別，數美科技建立的全棧式AI內容風控，其實是建立了一個多維防禦空間來幫助客戶識別違規內容與欺詐用戶，助力客戶防範業務風險，避免平臺的損失。

智能審核 通過平臺的一些標準來對用戶上傳的內容進行審核 並非是人工審核 因為人工審核成本太大 一些小平臺沒能力動用人工進行審核

我猜是關鍵詞檢索進行篩查，特別重要的會個別人工檢查

以上我瞎猜的

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