DETECÇÃO DE NUDEZ EM IMAGENS POR SEGMENTAÇÃO E RECONHECIMENTO DE PADRÕES

Com o surgimento da internet e o crescimento das redes sociais, o compartilhamento de conteúdo, como imagens, áudios e vídeos, e o acesso a esse conteúdo por meio de sites e redes sociais, se tornou muito maior. O conteúdo compartilhado, sendo ele composto por imagens, áudios e/ou vídeos, pode não ser apropriado para todos os públicos ou ambientes, por diversas razões. Uma delas é em relação a nudez e pornografia, que é muito presente na internet e em redes sociais, e pode causar impactos negativos quando acessada em ambientes empresariais, assim como pode causar problemas no desenvolvimento e comportamento de crianças e adolescentes. Para que haja um controle do acesso a esses tipos de conteúdos, faz-se necessário o desenvolvimento de recursos que realizem filtragens. Diante disso, este trabalho busca contribuir com o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de detectar nudez em imagens pela combinação de técnicas de processamento de imagens já existentes, como por exemplo a detecção de pixels de cor de pele, contagem de elementos conexos, técnicas de zoneamento e classificadores de nudez utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. Os testes realizados no demonstraram uma acurácia de 90,5% no melhor dos casos

DETECÇÃO DE NUDEZ EM IMAGENS POR SEGMENTAÇÃO E RECONHECIMENTO DE PADRÕES

Com o surgimento da internet e o crescimento das redes sociais, o compartilhamento de conteúdo, como imagens, áudios e vídeos, e o acesso a esse conteúdo por meio de sites e redes sociais, se tornou muito maior. O conteúdo compartilhado, sendo ele composto por imagens, áudios e/ou vídeos, pode não ser apropriado para todos os públicos ou ambientes, por diversas razões. Uma delas é em relação a nudez e pornografia, que é muito presente na internet e em redes sociais, e pode causar impactos negativos quando acessada em ambientes empresariais, assim como pode causar problemas no desenvolvimento e comportamento de crianças e adolescentes. Para que haja um controle do acesso a esses tipos de conteúdos, faz-se necessário o desenvolvimento de recursos que realizem filtragens. Diante disso, este trabalho busca contribuir com o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de detectar nudez em imagens pela combinação de técnicas de processamento de imagens já existentes, como por exemplo a detecção de pixels de cor de pele, contagem de elementos conexos, técnicas de zoneamento e classificadores de nudez utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. Os testes realizados no demonstraram uma acurácia de 90,5% no melhor dos casos

Image Segmentation for Human Skin Detection

Human skin detection is the main task for various human–computer interaction applications. For this, several computer vision-based approaches have been developed in recent years. However, different events and features can interfere in the segmentation process, such as luminosity conditions, skin tones, complex backgrounds, and image capture equipment. In digital imaging,skin segmentation methods can overcome these challenges or at least part of them. However, the images analyzed follow an application-specific pattern. In this paper, we present an approach that uses a set of methods to segment skin and non-skin pixels in images from uncontrolled or unknown environments. Our main result is the ability to segment skin and non-skin pixels in digital images from a non-restrained capture environment. Thus, it overcomes several challenges, such as lighting conditions, compression, and scene complexity. By applying a segmented image examination approach, we determine the proportion of skin pixels present in the image by considering only the objects of interest (i.e., the people). In addition, this segmented analysis can generate independent information regarding each part of the human body. The proposed solution produces a dataset composed of a combination of other datasets present in the literature, which enables the construction of a heterogeneous set of images.N/

Introduction: Ways of Machine Seeing

How do machines, and, in particular, computational technologies, change the way we see the world? This special issue brings together researchers from a wide range of disciplines to explore the entanglement of machines and their ways of seeing from new critical perspectives. This 'editorial' is for a special issue of AI & Society, which includes contributions from: María Jesús Schultz Abarca, Peter Bell, Tobias Blanke, Benjamin Bratton, Claudio Celis Bueno, Kate Crawford, Iain Emsley, Abelardo Gil-Fournier, Daniel Chávez Heras, Vladan Joler, Nicolas Malevé, Lev Manovich, Nicholas Mirzoeff, Perle Møhl, Bruno Moreschi, Fabian Offert, Trevor Paglan, Jussi Parikka, Luciana Parisi, Matteo Pasquinelli, Gabriel Pereira, Carloalberto Treccani, Rebecca Uliasz, and Manuel van der Veen