互联网最显著的趋势之一是视频聊天服务的迅速增长，比如聊天轮盘（Chatroulette）的出现。通过网络摄像头，这些服务与访问该网站的人们随机发生联系。

　　但是聊天轮盘存在一个问题。现在，那些暴露个人身体器官的暴露狂在这个网站上泛滥。2010年7月，大约有6300万人访问聊天轮盘，也许就是因为其中含有这些关于性的内容

　　但是这对于网站的未成年用户来说是一大难题，因为没有好办法来限制访问者的年龄，而且未成年人很容易就能进入。根据科罗拉多大学的邢新雨（音，Xinyu Xing）和其他一些人的介绍，聊天轮盘有相当数量的用户看起来是未成年人。

　　“我们在一个具有代表性的星期六的晚上进行了观察，结果表明，聊天轮盘大约有20-30%人用户是未成年人。”他们对科技博客arXiv这样说道。

　　不过，邢和他的同事有一个解决方案。这个团队开发出一种“暴露狂探测”（flasher detection）算法可以发现这些冒犯者，并能将他们踢出去。

　　

　　事实上，捕捉这些暴露狂比一开始看起来的要难。一个办法就是使用一种众包（Crowdsourcing）机制，由用户举报那些冒犯者，然后再由受过专门训练的个人进行视频评估，如果有必要的话阻止这些视频。

　　但这是一个耗时又耗力的工作，有被滥用的危险。而且，再加上任何时间都多于2万用户，这也不可能被聊天轮盘长久使用。

　　另外一个办法就是使用被设计用来探测色情内容的既有算法。这些算法如何才能被正确地使用目前还不完全清楚，但是它们看起来是在寻找含有皮肤内容的图像。

　　邢及其同事说，很不幸，这种软件对于视频聊天内容来说不是很适用。举例来说，原因就是，视频图像亮度不够，这使得它很难分辨皮肤和背景中的黄白色墙壁。

　　因此，邢和同事就开发出了自己的一套算法，叫做SafevChat。他们已经在2万张来自聊天轮盘的视频截图上做了测验，并且已经提供给该网站的创始人安德烈·特诺夫斯基（Andrey Ternovskiy）。他们的论文详细介绍了这个算法的工作方法。

　　这种新的算法很有意思，因为它使用几个不同的标准来分析图像，在将结果进行融合之后才决定该图像是否可接受。

　　为了克服肤色墙壁和家俱的问题，他们将皮肤探测与动作探测结合起来，再进行对比，看“皮肤”是否正在活动。他们还使用了脸、眼睛和鼻子探测器来区分面部和非面部皮肤。最终结果是综合性的，于是图像就被分类为“正常的”和“冒犯的”。并且这些结果都已经被存储在最初的数据集中。

　　邢及其同事说，这个算法效果很好，而且比一个叫做PicBlock的商业色情图像探测程序效果要显著。事实上，由于SafeVChat的效果这么好，聊天轮盘已经在本月初的时候开始使用它了。