Método para detecção automática de nudez em imagens digitais utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sandoval, Daniel Assad Maia
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/8188
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Faculdade de Tecnologia, 2014.
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spelling Sandoval, Daniel Assad MaiaZaghetto, AlexandreSANDOVAL, Daniel Assad Maia. Método para detecção automática de nudez em imagens digitais utilizando redes neurais artificiais. 2014. vii, 61 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/8188Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Faculdade de Tecnologia, 2014.O presente trabalho apresenta solução baseada em redes neurais artificiais para classificação de imagens digitais em dois grupos: (i) imagens que contém nudez; e (ii) imagens que não contém nudez. A solução apresentada pode ser dividida em dois módulos. O primeiro classifica pixels da imagem em pele ou não-pele. O segundo extrai características e classifica entre nudez ou não. Ambos utilizam redes neurais artificiais. O método proposto obteve F measure de 0:8735 utilizando o espaço de cor RGB para classificação de pixels de pele. Também é apresentada revisão bibliográfica de técnicas utilizadas e trabalhos semelhantes. _____________________________________________________________________________ ABSTRACTNeural-network based solution for digital image classification in one of two groups: (i) images that contain nudity; and (ii) images that do not contain nudity. The proposed solution is composed of two modules. The first module classifies the image’s pixels as skin or non-skin pixels. The second extracts characteristics and classifies images as containing nudity or not containing nudity. Both utilize artificial neural networks. The propose method achieved F measure of 0:8735 using the RGB color space for skin segmentation. It’s also presented a revision of utilized techniques and similar works.Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2014-08-19T14:19:55Z No. of bitstreams: 1 2014_DanielAssadMaiaSandoval.pdf: 4000925 bytes, checksum: f16ee2945e2105ca2e9a6c1fee6d7612 (MD5)Approved for entry into archive by Elna Araujo (elna@bce.unb.br) on 2014-08-20T20:45:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_DanielAssadMaiaSandoval.pdf: 4000925 bytes, checksum: f16ee2945e2105ca2e9a6c1fee6d7612 (MD5)Made available in DSpace on 2014-08-20T20:45:52Z (GMT). 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