每一张图片都是不一样的，然后每一张图片都有各自的特征，这么多的图片，如何才能够去鉴别这些图片里面哪一个是有不良信息的呢？这个其实就涉及到涉黄图片识别技术。这种技术现在已经出来了，而且使用这种技术来进行识别，的确是有着很高的效率，并且识别的过程当中还能够非常的精准，有一些公司开发出来的识别深度学习模型，能够有超过91.7%以上的精准度。下面来给大家介绍一下，现在用的是一个什么样的原理来进行识别。
其实所用到的原理也是最近比较流行的一种原理，那就是神经网络训练模型。就是要进行涉黄图片识别需要获得很多的样本，然后这些样本特别的多，全部都把这些样本拿过来，然后对这些样本数据进行计算和分析，训练出一个神经网络模型，当这个神经网络模型被训练好了之后，一旦有一个含有不良信息的图片输入进去之后，通过这个神经网络模型进行预测分析，最后就能够得出这个图片是否含有不良的信息。当然这个神经网络模型在进行训练的时候不是一次性训练完成的，它是不断的进行迭代，不断的进行升级，从而使得这个神经网络模型变得越来越健全，最后识别的精准度就会越来越高。这种识别虽然说精准度的确是很高，但是要有海量的数据信息来进行学习，并且还需要有非常强大的算力支持，而现在有了云端服务器，这个算力就能够得到很好支持了，所以才可以很迅速的把这个模型训练好，然后可以很迅速的通过这个神经网络模型来进行不良信息图片识别。
涉黄图片识别用到的技术情况就简单给大家介绍到这里了。这种技术以后还会不断的发展，从而使得其识别的精准度会变得越来越高，在大约2011年左右的时候，这种神经网络模型已经出来了，但是那个时候的识别准确度仅仅只在25%左右，到了2012年之后，深度学习引入之后，使得其错误率进一步的下降，准确度可以达到20%以上，再在后面通过不断的对神经网络模型进行完善和丰富，使得这个神经网络模型的识别准确度可以达到99%以上。
