संवेदनशील फोटो स्कैनर में गलत सकारात्मक
एक डिटेक्टर विज़ुअल पैटर्न को पहचानता है. यह रिश्तों, मेडिकल कॉन्टेक्स्ट, आर्ट, ह्यूमर या यह नहीं समझता कि कोई इमेज आपके लिए क्यों मायने रखती है.
ध्वजांकित कोई अंतिम निर्णय नहीं है
- ध्वजांकितसंवेदनशील और ध्वजांकित
संदर्भ में सुझाव का निरीक्षण करें।
- ध्वजांकितहानिरहित लेकिन चिह्नित
एक गलत सकारात्मक। आप फ़ाइल रख सकते हैं.
- ध्वजांकित नहीं किया गयासंवेदनशील लेकिन चूक गया
कोई छूटा हुआ आइटम नतीजों से बाहर रह सकता है।
- ध्वजांकित नहीं किया गयाहानिरहित और चिह्नित नहीं
परिणाम अभी भी स्रोत और मॉडल पर निर्भर करते हैं।
अपनी समीक्षा को प्राथमिकता देने के लिए सुझावों का उपयोग करें। परिणाम को कभी भी प्रमाण पत्र न समझें।
गलत सकारात्मक क्या है
एक गलत पॉजिटिव एक आम या ठीक-ठाक इमेज होती है जिसे शायद सेंसिटिव माना जाता है। बीच, स्पोर्ट्स, स्किन के रंग के बैकग्राउंड, आर्टवर्क, मेडिकल फोटो, क्रॉप्ड बॉडी और स्क्रीनशॉट ऐसे पैटर्न जैसे दिख सकते हैं जिन्हें न्यूडिटी डिटेक्टर सेंसिटिव कंटेंट से जोड़ता है।
गलत निगेटिव भी मायने रखते हैं
गलत नेगेटिव वह प्राइवेट कंटेंट है जिसे डिटेक्टर सजेस्ट नहीं करता है। कम रोशनी, अजीब फ्रेमिंग, हैवी क्रॉपिंग, कपड़े, छोटे सब्जेक्ट, इलस्ट्रेशन, और सैंपल फ्रेम के बीच वीडियो मोमेंट्स, ये सभी डिटेक्शन को मुश्किल बना सकते हैं। इसीलिए स्कैनर यह सर्टिफ़ाई नहीं कर सकता कि लाइब्रेरी क्लीन है।
थ्रेसहोल्ड एक त्रुटि के लिए दूसरी त्रुटि का व्यापार करते हैं
एक बड़ी सीमा ज़्यादा संभावित मैच दिखा सकती है, लेकिन ज़्यादा आम इमेज भी दिखा सकती है। एक सख्त सीमा छोटी लिस्ट बना सकती है, जबकि साफ़ न होने वाला कंटेंट नहीं दिखेगा। ऐसी कोई यूनिवर्सल सेटिंग नहीं है जो हर व्यक्ति की प्राइवेट की परिभाषा को दिखाती हो।
एक सुरक्षित समीक्षा नीति
- परिणाम सूची को एक कतार के रूप में मानें, निष्कर्ष के रूप में नहीं।
- इसे समझने के लिए पूर्ण-रिज़ॉल्यूशन फ़ोटो या वीडियो टाइमलाइन का पर्याप्त भाग खोलें।
- एक ही समय से पड़ोसी वस्तुओं की जाँच करें.
- विलोपन चयनों को सत्यापित करने के लिए पर्याप्त छोटा रखें।
- किसी भी सफाई के बाद हाल ही में हटाए गए समीक्षा।
- उन तिथियों या संदर्भों के लिए मैन्युअल पास का उपयोग करें जहां किसी आइटम का गुम होना मायने रखता है।
गोपनीयता उपकरण को अनिश्चित मॉडल आउटपुट को अपरिवर्तनीय कार्रवाई में बदले बिना समीक्षा कार्य को कम करना चाहिए।
गोपनीयता और सटीकता अलग-अलग प्रश्न हैं
ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग जवाब देती है कि क्लासिफिकेशन कहाँ होता है। यह डिटेक्टर को परफेक्ट नहीं बनाता है। चेक करें कि मीडिया कहाँ जाता है, क्या अकाउंट ज़रूरी है, रिज़ल्ट कहाँ स्टोर होते हैं, और क्या आप हर एक्शन को रिव्यू करते हैं।
Sensitivity नतीजों का इस्तेमाल कैसे करता है
Sensitivity डिवाइस पर मीडिया को एनालाइज़ करता है और रिव्यू के लिए संभावित मैच दिखाता है। सेव किए गए रिज़ल्ट डिवाइस ऑथेंटिकेशन से सुरक्षित रहते हैं। यह क्लासिफ़िकेशन के लिए मीडिया अपलोड नहीं करता है और अपने आप कुछ भी डिलीट नहीं करता है। यूज़र तय करता है कि हर आइटम को रखना है, छिपाना है या डिलीट करना है।