PIXELMOD：Twitter 上视觉误导信息的软性调控改进
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本论文介绍了一个名为 PIXELMOD 的系统，它利用感知哈希、向量数据库和光学字符识别（OCR）来高效地识别在 Twitter 上可能需要软性调整标签的图片。通过对 2020 年美国总统选举期间推文数据集的测试，PIXELMOD 成功识别了在视觉上具有误导性、可能需要进行软性调整的图片，误检率为 0.99%，漏检率为 2.06%。
本论文介绍了PIXELMOD系统，用于在Twitter上识别可能需要软性调整标签的图片。通过感知哈希、向量数据库和光学字符识别（OCR），PIXELMOD成功识别了具有误导性的图片，测试结果显示误检率为0.99%，漏检率为2.06%。
