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PIXELMOD：Twitter 上视觉误导信息的软性调控改进
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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%。
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关键要点
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本论文介绍了PIXELMOD系统。
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PIXELMOD用于在Twitter上识别可能需要软性调整标签的图片。
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系统利用感知哈希、向量数据库和光学字符识别（OCR）技术。
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测试数据集为2020年美国总统选举期间的推文。
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PIXELMOD成功识别了视觉上具有误导性的图片。
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误检率为0.99%，漏检率为2.06%。
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