La tecnología negra detrás del reconocimiento de números｜Búsqueda de actrices y principios de restauración de escenas con IA

Introducción

En la enorme industria de películas para adultos de Japón, el número siempre ha sido el método de indexación más importante. Los espectadores suelen confiar en la búsqueda por número cuando quieren encontrar una película específica. Pero el problema es que, dado que el sistema de números es complejo y hay una cantidad enorme de actores, los espectadores a menudo recuerdan las imágenes, pero olvidan los números.

Hoy en día, la introducción de la inteligencia artificial ha hecho posible la "búsqueda de números a partir de imágenes", "reconocimiento de actrices a partir de imágenes" y "restauración de escenas". Este artículo revelará la tecnología negra de IA detrás del reconocimiento de números y mostrará a través de casos cómo esta tecnología está cambiando la experiencia de búsqueda.

Principios fundamentales del reconocimiento de números

Extracción de características de imágenes

• Utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características clave de las capturas de pantalla;
• Comparar estos vectores de características con huellas dactilares de video en la base de datos de películas;
• Incluso con capturas borrosas, se puede recuperar información clave.

👉 Por ejemplo: subir una captura de pantalla borrosa de una escena en el aula de Yua Mikami, la IA aún puede hacer coincidir con precisión el número de película correspondiente.

Comparación de base de datos

• La base de datos tiene millones de cuadros clave de las películas almacenados;
• El sistema empareja rápidamente los resultados mediante cálculos de similitud;
• Salida: número, actor, marca de tiempo.

Buscar actrices: tecnología de reconocimiento facial de IA

Comparación de vectores faciales

La IA extrae las características faciales de los actores y las compara con las plantillas faciales de las actrices en la base de datos.

• Ayaka Tomoda: identificación a través de los ojos y contornos faciales;
• Aoi Tsukasa: bloqueo basado en la forma de la cara y características del peinado;
• Rio Hamasaki: con alto reconocimiento de características faciales, casi coincidiendo en segundos.

Demostración de casos

• Subir una foto de la piscina de Ayaka Tomoda;
• La IA devuelve inmediatamente el número de película y enumera otras obras representativas;
• El sistema también puede recomendar películas similares en la temática de la piscina con Moeka Tachibana o Momo Sakura.

Restauración de escenas: cómo entiende la IA el entorno

Tecnología de reconocimiento de escenas

La IA no solo reconoce caras, sino también escenas de fondo:

• Piscina: textura de la superficie del agua + fondo azul;
• Oficina: características de escritorio, sillas, pizarras, computadoras y otros objetos;
• Sala de masaje: cama, iluminación, decoración;
• Aula: pizarra, escritorios, elementos de uniformes escolares.

Aplicaciones en la práctica

• Subir captura de pantalla de la trama de Aoi Tsukasa en la oficina → El sistema reconoce la escena como una oficina → Salida correspondiente del número de película;
• Subir imágenes de piscina de Rio Hamasaki → localización en el minuto 14 de la película → también se recomienda la trama de piscina de la misma serie.

Dificultades en el reconocimiento de números

1. Agrande número de actrices: El número de actrices de películas para adultos en Japón es de miles, lo que hace que la gestión de la base de datos sea extremadamente difícil.
2. Problemas de similitud: Algunas actrices (como Momo Sakura y Ichika Matsumoto) tienen formas similares, lo que requiere algoritmos de mayor precisión.
3. Calidad de captura deficiente: Cuando las imágenes son borrosas o de películas antiguas o tomadas por usuarios, la tasa de precisión de reconocimiento disminuye.
4. Actualización de datos: Se lanzan nuevas películas constantemente, y la base de datos debe actualizarse en tiempo real.

Comparación de plataformas: whos.tv y sitios web populares

• pornhub: se centra principalmente en la agregación de videos, careciendo de funciones de búsqueda por IA;
• javdb: ofrece una base de datos de números, pero solo puede buscar mediante entrada de texto;
• whos.tv: a través de búsqueda de números a partir de imágenes, reconocimiento de actrices a partir de imágenes y restauración de escenas, logra un ciclo completo, resolviendo realmente el problema de "buscar películas a partir de imágenes".

👉 Esta es la ventaja diferenciadora de whos.tv.

Perspectivas futuras

Búsqueda multimodal

• Los usuarios pueden subir capturas de pantalla + ingresar texto (como "Yua Mikami piscina"), mejorando la precisión.

Recomendaciones personalizadas

• El sistema recomienda actores y tramas similares basándose en los registros de búsqueda.
• Por ejemplo: buscar Ayaka Tomoda piscina, recomendar Moeka Tachibana piscina.

Globalización y cumplimiento

• La búsqueda de IA en el futuro apoyará coincidencias de subtítulos en varios idiomas;
• whos.tv tiene la oportunidad de convertirse en una plataforma de búsqueda global que entiende mejor las películas para adultos japonesas que pornhub.

Conclusión

La tecnología negra detrás del reconocimiento de números ha llevado la búsqueda de AV de "entrada de texto" a "reconocimiento de imágenes". A través de extracción de características de imágenes, reconocimiento de actrices, reconocimiento facial y restauración de escenas, la IA ayuda a los usuarios a encontrar fácilmente números y películas.

Desde la trama del aula de Yua Mikami hasta los fragmentos de piscina de Ayaka Tomoda, y luego a las obras representativas de Rio Hamasaki y Aoi Tsukasa, la IA está reconstruyendo la experiencia de búsqueda de películas de los usuarios. En el futuro, con el desarrollo de búsqueda multimodal y recomendaciones personalizadas, plataformas como whos.tv redefinirán la forma en que los espectadores se conectan con las películas para adultos japonesas.