Автоматическая модерация изображений

Январь, 2020 год.

Платформа для автоматического анализа и обработки контента «Робби».

ИТ Соцсети Маркетинг Клиентский сервис Крупный бизнес Собственная разработка Mail.ru Group Рост производительности Computer vision Image recognition

Какую проблему решали

Каждый день пользователи загружают в социальную сеть «Одноклассники» более 40 млн изображений.

Некоторые картинки и фотографии могут содержать тексты негативного характера: оскорбления, спам, рекламу, нецензурные выражения и т.д.

Изображения проверялись командой модераторов вручную, что приводило к большим затратам на персонал и задержке в обнаружении нежелательного контента.

Решение проблемы

Команда «Антиспам» социальной сети «Одноклассники» разработала «Робби» – платформу для автоматического анализа и обработки контент.

«Робби» анализирует новые изображения и распознает основные типы негативного контента на стадии загрузки без участия человека. На ручную обработку отправляются только пограничные случаи, что позволяет принимать максимально точные решения.

Технология внедрена для модерации изображений в других сервисах Mail.ru Group: в Юла – для обнаружения контактных данных на фото (телефон, url-адреса, ники Инстаграма), в Ситимобил – для распознавания госномера автомобиля, в MyTarget – для дедупликация рекламных баннеров с одинаковым текстом.

Применяемые технологии

«Робби» – автоматизированная платформа на базе нейросетей и технологии big data.

Платформа приступает к анализу изображений сразу после их загрузки в «Одноклассники». Алгоритм PixelLink ищет картинки с текстом. Алгоритм CRNN определяет местоположение текста на изображении и распознает его. Модель использует технологию оптического распознавания текста OCR (optical character recognition).

Алгоритм Deep Averaging Network разделяет распознанный текст на различные классы. Негативные (реклама, спам, мошенничество и т.д.) удаляются автоматически.

Бизнес-процесс

До проекта:

Поиск негативных изображений вручную.
Большой штат модераторов.
Длительный процесс удаления негативного контента.

После проекта:

Автоматический поиск изображений с текстом.
Распознавание текста на картинке.
Категоризация контента по степени его негативности.
Мгновенное удаление нежелательного контента.

Результаты

Команда проекта

Вадим Гуров

Руководитель проектов

Владислав Долганов

Руководитель группы разработки

Евгений Журин

Ведущий разработчик

Михаил Марюфич

Разработчик

Алексей Сенников