Sensive18

Um wrapper open-source extremamente simples, rápido e direto ao ponto para detecção de conteúdo adulto (NSFW), nudez, gore, e estimativa de idade facial em imagens e vídeos utilizando inteligência artificial diretamente no Node.js (via @tensorflow/tfjs-node).

O Sensive18 esconde toda a complexidade do machine learning (como gerenciamento de tensores 3D, limpeza de memória e carregamento de modelos) e expõe apenas uma API limpa.

Todas as funções possuem aliases em inglês (analyzeImage, analyzeVideo, estimateAge) para facilitar times internacionais.

📦 Instalação

npm install sensive18

⚙️ Configuração

A biblioteca utiliza configurações globais para ditar a rigidez da moderação de NSFW.

const moderador = require('sensive18');

// Configura o rigor do bloqueio (threshold).
// Varia de 0.0 (bloqueia qualquer coisa suspeita) a 1.0 (muito liberal).
// O padrão é 0.8.
moderador.config({ threshold: 0.8 });

📷 Moderação de Imagem (NSFW)

Analisa uma imagem para descobrir se ela contém conteúdo explícito, pornográfico ou sensível. Aceita inteligentemente o caminho de um arquivo (String), um Buffer nativo do Node.js, ou uma string em Base64.

Exemplo de Código

const moderador = require('sensive18');

async function validarUpload(req) {
    try {
        // Pode ser um arquivo local...
        const analise = await moderador.analisarImagem('./uploads/foto.jpg');
        
        // Pode ser um Buffer do multer...
        // const analise = await moderador.analyzeImage(req.file.buffer);

        // Pode ser Base64 vindo do front-end...
        // const analise = await moderador.analyzeImage('data:image/jpeg;base64,...');

        if (!analise.isSafe) {
            console.log(`Foto bloqueada! Nível de nudez: ${analise.explicitScore}`);
        } else {
            console.log(`Foto limpa e segura.`);
        }
    } catch (err) {
        console.error('Erro na análise', err);
    }
}

O que essa função retorna?

O retorno é sempre uma Promise que resolve para um objeto JSON exato:

{
  "isSafe": false,
  "explicitScore": 0.9542,
  "topCategory": "Porn",
  "rawPredictions": [
    { "className": "Porn", "probability": 0.9542 },
    { "className": "Hentai", "probability": 0.0003 },
    { "className": "Sexy", "probability": 0.0231 },
    { "className": "Neutral", "probability": 0.0101 },
    { "className": "Drawing", "probability": 0.0123 }
  ]
}

• isSafe (Boolean): Seu melhor amigo. Já cruza os dados com o threshold que você configurou e te diz "sim ou não" direto ao ponto.
• explicitScore (Number): A soma das probabilidades das categorias pesadas (Porn + Hentai). De 0.0 a 1.0.
• topCategory (String): A classe principal detectada. Pode ser Porn, Hentai, Sexy, Neutral ou Drawing.
• rawPredictions (Array): Os dados matemáticos puros vindos diretamente da rede neural caso queira fazer um cruzamento complexo.

🎬 Moderação de Vídeo (NSFW)

Analisa um arquivo de vídeo de forma silenciosa extraindo e escaneando "keyframes" usando o ffmpeg embutido.

Exemplo de Código

const moderador = require('sensive18');

async function checarVideo() {
    // Opções: { frames: X }. Define quantas partes do vídeo checar (ex: 3 extrai no início, meio e fim).
    // O input para vídeos DEVE ser obrigatoriamente um caminho local (String).
    const analise = await moderador.analisarVideo('./video_usuario.mp4', { frames: 3 });
    // Alias: moderador.analyzeVideo()

    if (!analise.isSafe) {
        console.log(`Bloqueado! Encontrada categoria pesada: ${analise.topCategory}`);
    }
}

O que essa função retorna?

{
  "isSafe": false,
  "explicitScore": 0.8710,
  "topCategory": "Hentai",
  "rawPredictions": [ ... ],
  "details": "Análise baseada no frame mais explícito extraído."
}

Atenção: A função devolve o JSON exatamente no mesmo padrão de imagens para unificar sua lógica de backend. Os scores retornados correspondem ao pior frame (o frame mais "sujo") encontrado durante o escaneamento do vídeo.

3. Estimativa de Idade e Rosto (Face API)

Localiza um ou mais rostos na foto e detecta matematicamente a provável idade e o gênero. Útil para processos de verificação de conta (KYC) e proteção para menores.

Exemplo de Código

const moderador = require('sensive18');

async function kyc(fotoDocumento) {
    // Aceita File Path, Buffer ou Base64
    // Novo: Você pode passar a opção `underAgeCheck` com a idade alvo.
    const rosto = await moderador.estimarIdade(fotoDocumento, { underAgeCheck: 18 });
    // Alias: moderador.estimateAge()

    if (!rosto.hasFaces) {
        return "Foto recusada: Nenhum rosto humano detectado na imagem.";
    }

    console.log(`Detectados ${rosto.faceCount} rosto(s).`);
    
    // Varrendo os rostos e imprimindo detalhes matemáticos
    rosto.faces.forEach((face, index) => {
        console.log(`Pessoa ${index + 1}: ${face.age} anos, gênero ${face.gender}`);
        if (face.isUnderAge) {
            console.log(`Certeza de ser menor de idade: ${(face.underAgeProbability * 100).toFixed(1)}%`);
        }
    });
}

O que essa função retorna?

{
  "hasFaces": true,
  "faceCount": 1,
  "faces": [
    { 
      "age": 14, 
      "gender": "female", 
      "genderScore": 0.985, 
      "box": [120, 250, 60, 60],
      "isUnderAge": true,
      "underAgeProbability": 0.9608
    }
  ]
}

• isUnderAge (Boolean): Flag opcional presente se você informar o underAgeCheck.
• underAgeProbability (Number): Uma curva de probabilidade sigmoide (logística) exata variando de 0 a 1 que calcula a distância entre a idade real detectada e o seu limite de verificação. Ex: Se a IA detectar alguém com 12 anos e seu limite é 18, a probabilidade da pessoa de fato ser uma criança será de 99,1%. Se a IA detectar alguém de 17 anos (muito próximo a 18), a probabilidade cai para ~70%. Isso evita falsos positivos drásticos!

4. Estimativa de Idade em Vídeos (Face API para Vídeos)

Da mesma forma que o moderador de NSFW para vídeos, você pode mandar a biblioteca escanear o vídeo inteiro em busca de rostos. A inteligência artificial embarcada consegue, usando uma avançada função matemática de "Cosine Similarity", identificar e agrupar rostos idênticos entre os frames extraídos! Isso significa que ela retorna quantas pessoas diferentes apareceram durante o vídeo inteiro, ignorando clones de uma mesma pessoa em diferentes cenas.

Exemplo de Código

const moderador = require('sensive18');

async function validarIdentidadesNoVideo() {
    // Opções: { frames: X }. Define a quantidade de frames a serem escaneados.
    const analise = await moderador.estimarIdadeVideo('./apresentacao.mp4', { frames: 5 });
    // Alias: moderador.estimateAgeVideo()

    if (analise.hasFaces) {
        console.log(`Detectamos ${analise.uniquePeopleCount} pessoas diferentes no vídeo!`);
        console.log(`Detalhe das idades de todas as faces rastreadas no vídeo:`, analise.faces);
    }
}

O que essa função retorna?

{
  "hasFaces": true,
  "faceCountTotal": 8,
  "uniquePeopleCount": 2,
  "faces": [
    { "age": 25, "gender": "male", "genderScore": 0.985, "box": [120, 250, 60, 60] },
    { "age": 28, "gender": "female", "genderScore": 0.92, "box": [400, 100, 50, 50] }
  ]
}

• faceCountTotal (Number): A soma total de todos os rostos identificados varrendo todos os frames (pode conter pessoas repetidas).
• uniquePeopleCount (Number): A contagem mágica de identidades únicas no vídeo, obtida comparando as assinaturas faciais neurais de cada rosto.

5. Moderação de Textos e OCR em Imagens (Com Inteligência de Contexto)

O Sensive18 possui uma arquitetura híbrida de moderação de texto, o que significa que ele roda super rápido de forma offline, mas pode se tornar incrivelmente inteligente se você der uma chave de API para ele.

1. Modo Offline Padrão (Extrema Velocidade)

Se você não configurar nada, ele rodará offline usando nossos dicionários embarcados com mais de 2800 palavras nativas obscenas em Inglês e Português do Brasil em 0 milissegundos.

2. Modo IA de Contexto Offline (Pipeline Tradução + Toxicity)

Se você quer moderar ameaças reais e ironias, mas seu servidor não possui internet ou sua empresa não permite uso de APIs externas, a Sensive18 possui um motor brutal 100% offline. Ele baixa o tradutor da Hugging Face, traduz o português em tempo real e joga pro motor americano @tensorflow-models/toxicity.

moderador.config({ 
    useLocalToxicity: true, // Ativa o cérebro offline avançado
    keepModelsInMemory: false // Lança o Garbage Collector após o uso para salvar memória RAM
});

Aviso: O modo local exige processamento. Com keepModelsInMemory: false, a IA de texto é carregada na RAM e completamente destruída após julgar a frase (Zero RAM state no repouso). Se você tem bastante RAM e quer respostas instantâneas, mude para true!

3. Modo IA de Contexto Online (Google Perspective)

Para a análise em tempo real mais poderosa do planeta com peso 0 no seu servidor, nós integramos a biblioteca nativamente com a Perspective API (do Google). Basta injetar a chave que o sistema prioriza ela:

moderador.config({ 
    perspectiveApiKey: 'SUA_API_KEY_AQUI',
    perspectiveThreshold: 0.75 
});

Exemplo de Código (Chat e Textos)

(Nota: A partir da versão 1.5, a função analisarTexto passa a ser assíncrona)

async function moderarChat(mensagemUsuario) {
    // Se a API Key não foi passada, ou se a internet cair, ele roda offline silenciosamente!
    const analise = await moderador.analisarTexto(mensagemUsuario);
    // Alias: moderador.analyzeText()

    if (!analise.isSafe) {
        console.log(`Mensagem bloqueada! Fonte da decisão: ${analise.source}`);
        return analise.censoredText;
    }
    return mensagemUsuario;
}

O que essa função retorna no Modo Google?

{
  "isSafe": false,
  "badWordsFound": ["[toxicidade-detectada-por-contexto]"],
  "censoredText": "[MENSAGEM RETIDA PELA MODERAÇÃO DE CONTEXTO]",
  "toxicityScore": 0.89,
  "threatScore": 0.95,
  "insultScore": 0.82,
  "profanityScore": 0.12,
  "source": "perspective-api"
}

Extração de Texto em Imagens (Memes/Prints)

Se o usuário enviar um meme contendo xingamentos, a biblioteca conta com OCR integrado para ler e enviar para moderação!

async function checarMeme(fotoUpload) {
    const analise = await moderador.analisarTextoDeImagem(fotoUpload);
    // Alias: moderador.analyzeImageText()

    if (!analise.isSafe) {
        console.log(`O que a IA conseguiu ler da imagem: "${analise.extractedText}"`);
    }
}

Funções Dinâmicas (Controle Total Offline)

Caso você use o modo offline (ou o fallback seja ativado), você pode inserir regras em tempo real:

moderador.adicionarPalavraProibida('bananada');
moderador.removerPalavraProibida('bobão');

6. Transcrição e Moderação de Áudio e Vídeo (Whisper AI Offline)

A Sensive18 também é capaz de "ouvir" arquivos de vídeo ou áudio e julgar se as pessoas estão xingando, fazendo ameaças (com o Google Perspective habilitado) ou falando obscenidades!

Isso é feito embutindo uma versão super otimizada do modelo Whisper (da OpenAI) rodando 100% de forma local no seu servidor, sem APIs pagas!

(Aviso: Na primeira vez que a função rodar, ela baixará automaticamente os pesos do modelo local whisper-tiny de aprox. 75MB).

Exemplo de Código (Speech-to-Text em Moderação)

async function analisarVozDoVideo(arquivoPath) {
    // A inteligência extrairá o áudio do vídeo/áudio com FFmpeg e passará pro Whisper
    const analiseVoz = await moderador.analisarAudio('./podcast.mp4');
    // Alias: moderador.analyzeAudioText() ou moderador.analyzeVideoText()

    if (!analiseVoz.isSafe) {
        console.log(`Palavrões falados no áudio: ${analiseVoz.badWordsFound.join(', ')}`);
    }
    
    // Você também pode usar a biblioteca puramente como um Transcritor!
    console.log(`Texto extraído pela IA: "${analiseVoz.transcription}"`);
}

O que essa função retorna?

O retorno cruza perfeitamente com a Moderação de Texto.

{
  "isSafe": false,
  "transcription": "Seu otário, eu vou acabar com você!",
  "badWordsFound": ["otário"],
  "censoredText": "Seu ******, eu vou acabar com você!",
  "source": "offline-dictionary" 
}

🧠 Arquitetura e Vantagens Técnicas

1. Anti Memory-Leaks (Vazamento de Memória): Diferente de implementações ingênuas de IA no Node.js, a biblioteca limpa religiosamente os tensores decodificados do C++ (imageTensor.dispose()) após cada processamento.
2. Offline Local Models (Whisper e NSFW): As redes neurais são baixadas localmente. Em nenhum momento a Sensive18 envia arquivos de áudio/imagem dos seus usuários para fora ou precisa de conexão externa para rodar o Whisper ou o NSFW. Funciona 100% offline.
3. FFMPEG Inteligente e Estático: A análise de vídeos e áudios não falha caso o servidor do usuário não tenha ffmpeg instalado no Ubuntu/Windows. A Sensive18 embala seu próprio executável (ffmpeg-static), garantindo extração de WAV em segundos.

⚖️ Licença

Sensive18 é livre e open-source licenciado através da MIT License.