Segmentação de pele em imagens digitais para a detecção automática de conteúdo ofensivo

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Kuiaski, Diogo Rosa
• Orientador(a): Vieira Neto, Hugo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens - Técnicas digitais; Sistemas de reconhecimento de padrões; Mineração de dados (Computação); Image processing - Digital techniques; Pattern recognition systems; Data mining
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1338

O presente trabalho tem como objetivo estudar meios de efetuar a detecção automática de conteúdo ofensivo (pornografia) em imagens digitais. Para tal estudou-se largamente segmentação de pixels de pele, espaços de cor e descritores de conteúdo. Esse trabalho tem um foco maior na segmentação de pele, pois é a etapa primordial nos trabalhos envolvendo detecção de conteúdo ofensivo. Testou-se quatro métodos de segmentação de pixels de pele e foi construído um banco de dados estruturado para o estudo de segmentação de pele, com meios de anotação de imagens para auxiliar na estruturação e no controle das características das imagens do banco. Com o auxílio das metainformações do banco de imagens, foram conduzidos estudos envolvendo as condições de iluminação e a segmentação de pele. Por fim, foi implementado um algoritmo de extração de características em sistemas de classificação pelo conteúdo de imagens (CBIR) para detecção de conteúdo ofensivo.