影像支票是一种on-line内容审核工具，旨在帮助用户自动检测和过滤出具有政治、seqing、db和暴力等敏感内容的影像。它通过使用人工智能和机器学习算法，对影像进行分析和识别，以确定其中是否存在敏感或违禁内容。影像支票可以应用于各种场景，包括社交媒体平台、内容分享website、即时通讯应用等，以确保用户在浏览或分享影像时不会接触到不适宜的内容。

影像支票的工作原理涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：系统需要收集大量的图片数据作为训练样本，这些数据包括既定的政治、seqing、db和暴力等敏感内容的示例。

2. 特征提取：影像支票会对每个图片进行特征提取，通过分析图片的颜色、纹理、形状等特征，以及其中的文字和标识等信息，来建立一个特征向量表示图片。

3. 模型训练：使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，将特征向量与已知的敏感内容进行训练，以建立一个模型，能够准确地识别图片中的敏感内容。

4. 内容检测：当用户上传或分享图片时，系统会将其转化为特征向量，并将其与模型进行比较。如果特征向量与敏感内容的特征向量相似度超过设定的阈值，则会被判定为敏感内容，进而被过滤或标记。

5. 过滤和反馈：系统会将被判定为敏感内容的图片进行过滤，防止其被用户浏览或分享。同时，系统也会记录这些判定结果，并根据用户反馈不断改进模型的准确性。

需要注意的是，虽然影像支票可以帮助减少敏感内容的传播，但并非完全可靠。由于技术限制和不断变化的敏感内容形式，影像支票可能存在一定的误报和漏报情况。因此，人工审核仍然是必要的，以确保内容的准确性和合规性。