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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/22757
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Title: Detecção de pornografia infantil em imagens através de técnicas de aprendizado profundo
Other Titles: Child pornography image detection through deep learning techniques
Authors: Vitorino, Paulo Roberto Rocha
Orientador(es):: Rocha, Anderson de Rezende
Coorientador(es):: Avila, Sandra Eliza Fontes de
Assunto:: Pornografia
Aprendizagem profunda
Redes neurais
Aprendizagem de máquina
Análise de imagens
Issue Date: 24-Feb-2017
Citation: VITORINO, Paulo Roberto Rocha. Detecção de pornografia infantil em imagens através de técnicas de aprendizado profundo. 2016. xxii, 41 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Abstract: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para detecção de automática de pornográfica infantil em imagens, que se utiliza de técnicas de aprendizado profundo para extração das características discriminadoras de imagens, e um classificador de padrões baseado em máquinas de vetores de suporte, para determinar se as imagens contêm, ou não, pornografia infantil (PI). Adicionalmente, também é proposta técnica baseada em sacolas de palavras para resolver o problema. As soluções desenvolvidas atingem um acerto de +87% de acurácia de classificação quando separando conteúdo de pornografia infantil de conteúdos de pornografia geral e imagens normais, sobressaindo-se em relação às técnicas existentes na literatura.
Abstract: In this work, we present a new method for automatic detection of sexually exploitative imagery of children (SEIC) or child pornography content. Our solution leverages cutting-edge concepts of deep learning – for extracting discriminative features from images – and the support vector machine classifier, it point out whether or not an image contains child pornography content. Moreover, it is also proposed one technique based on bags of visual words methodology to deal with this difficult problem. The developed solutions lead to as much as 87% classification accuracy when separating SEIC content from adult (adult pornography) and other seemingly innocuous content (everyday image content) clearly outperforming existing counterparts in the literature.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:ENE - Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)

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