[pt] DETECÇÃO DE CONTEÚDO SENSÍVEL EM VIDEO COM APRENDIZADO PROFUNDO

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: PEDRO VINICIUS ALMEIDA DE FREITAS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] APRENDIZADO PROFUNDO; [pt] CLASSIFICACAO MULTIMODAL DE VIDEOS; [pt] DETECCAO DE CONTEUDO SENSIVEL; [pt] CONTEUDO SENSIVEL; [en] DEEP LEARNING; [en] MULTIMODAL VIDEO CLASSIFICATION; [en] SENSITIVE VIDEO DATASET; [en] SENSITIVE CONTENT
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59476&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59476&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59476

[pt] Grandes quantidades de vídeo são carregadas em plataformas de hospedagem de vídeo a cada minuto. Esse volume de dados apresenta um desafio no controle do tipo de conteúdo enviado para esses serviços de hospedagem de vídeo, pois essas plataformas são responsáveis por qualquer mídia sensível enviada por seus usuários. Nesta dissertação, definimos conteúdo sensível como sexo, violencia fisica extrema, gore ou cenas potencialmente pertubadoras ao espectador. Apresentamos um conjunto de dados de vídeo sensível para classificação binária de vídeo (se há conteúdo sensível no vídeo ou não), contendo 127 mil vídeos anotados, cada um com seus embeddings visuais e de áudio extraídos. Também treinamos e avaliamos quatro modelos baseline para a tarefa de detecção de conteúdo sensível em vídeo. O modelo com melhor desempenho obteve 99 por cento de F2-Score ponderado no nosso subconjunto de testes e 88,83 por cento no conjunto de dados Pornography-2k.