Análise de características para detecção de nudez em imagens

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Santos, Clayton André Maia dos
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7297985315800725
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; BR; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Análise de características; Detecção de nudez; Feature analysis; Nudity detection; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2961

Com a popularização do acesso a Internet, instituições e pais têm encontrado sérios problemas para evitar o acesso de funcionários e crianças a conteúdos impróprios como páginas pornográficas. Na Web, este tipo de conteúdo pode estar disponibilizado em forma de vídeos, sons, texto e, principalmente em forma de imagens. Como a maior parte do conteúdo impróprio está disponível através de imagens, faz-se necessária a utilização de mecanismos que possibilitem analisar o conteúdo da imagem para combater este tipo de abuso. Nesse contexto, a detecção de nudez em imagens é normalmente uma etapa importante. Diversas abordagens aplicam detecção de pele como passo fundamental para a detecção de nudez. Esta tarefa não é trivial, uma vez que há a necessidade de uso de filtros de pele robustos a variações de tonalidades ocasionadas por luminosidade. Adicionalmente, é utilizada uma combinação de características baseadas em cor, textura e formas, que podem ocasionar um aumento indesejado na complexidade e no tempo de processamento dos algoritmos de detecção. Apesar dessa desvantagem, em muitos trabalhos disponíveis na literatura, não é realizada uma análise da relevância das características envolvidas no processo de classificação das imagens. O objetivo desta dissertação é investigar as principais características para descrição de imagens de nudez e selecionar as que obtiverem maior relevância em função da precisão do classificador. A análise das características é feita através de um conjunto de séries de experimentos que representam diferentes cenários de comparação. Primeiramente, são feitas comparações entre características extraídas sem aplicação de filtro de pele, denominadas propriedades globais. Em seguida, características extraídas a partir da aplicação do filtro de pele são também comparadas. Essas características são denominadas propriedades locais. Em uma terceira série de experimentos, um algoritmo de zoneamento é utilizado para que seja analisado o impacto das características, tanto locais como globais, em cada zona da imagem. Em todas as séries de experimentos, cada característica é analisada tanto de forma isolada, quanto em subconjuntos, para que seja determinado o melhor compromisso entre o conjunto de características e o desempenho do classificador. Para isso, é utilizada uma arquitetura denominada ANDImage (Architecture for Nude Detection in Image), que permite a inclusão e exclusão desses diferentes módulos.