Detecção de pornografia infantil em imagens através de técnicas de aprendizado profundo

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Universidade de Brasília

Resumo

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para detecção automática de pornografia 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.

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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.

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