Deteksi Citra Pornografi Memanfaatkan Deep Convolutional Neural Network

Internet merupakan salah satu sumber informasi yang sangat mudah diakses dan sangat lengkap pada zaman sekarang ini. Dari banyaknya konten tersebut terdapat konten pornografi yang meresahkan dan memberikan dampak buruk pada perkembangan anak-anak. Hingga tahun 2020 pemblokiran konten pornografi menyumbang 70 persen dibandingkan konten negative lainnya. Metode untuk mencegah/memblokir konten pornografi ada berbagai macam mulai dari memblokir websitenya hingga mendeteksi berdasarkan citra yang ada. Penelitian ini akan mencoba mendeteksi citra pornografi dengan bantuan Deep Convolutional Neural Network. Pembuatan model menggunakan transfer learning hingga fine tuned fine transfer learning dan mencoba model-model state of the art. Penelitian ini menghasilkan model yang mampu mendeteksi citra pornografi dengan akurasi 78%. Selain memiliki akurasi yang cukup tinggi model ini juga mampu mendeteksi bagian-bagian intim dari wanita yang menjadi fitur dari citra pornografi. Kemampuan mendeteksi fitur tersebut telah diujicoba dengan mengubah model yang digunakan penelitian ini sebagai detektor objek pada citra pornografi

Deteksi Citra Pornografi Memanfaatkan Deep Convolutional Neural Network

Internet merupakan salah satu sumber informasi yang sangat mudah diakses dan sangat lengkap pada zaman sekarang ini. Dari banyaknya konten tersebut terdapat konten pornografi yang meresahkan dan memberikan dampak buruk pada perkembangan anak-anak. Hingga tahun 2020 pemblokiran konten pornografi menyumbang 70 persen dibandingkan konten negative lainnya. Metode untuk mencegah/memblokir konten pornografi ada berbagai macam mulai dari memblokir websitenya hingga mendeteksi berdasarkan citra yang ada. Penelitian ini akan mencoba mendeteksi citra pornografi dengan bantuan Deep Convolutional Neural Network. Pembuatan model menggunakan transfer learning hingga fine tuned fine transfer learning dan mencoba model-model state of the art. Penelitian ini menghasilkan model yang mampu mendeteksi citra pornografi dengan akurasi 78%. Selain memiliki akurasi yang cukup tinggi model ini juga mampu mendeteksi bagian-bagian intim dari wanita yang menjadi fitur dari citra pornografi. Kemampuan mendeteksi fitur tersebut telah diujicoba dengan mengubah model yang digunakan penelitian ini sebagai detektor objek pada citra pornografi

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE TÉCNICAS PARA EL RECONOCIMIENTO DE TEXTOS PUBLICITARIOS EN IMÁGENES DE PÁGINAS WEB.

En los últimos años, el estudio de técnicas para el reconocimiento de texto sea por carácter o palabras han ido creciendo, al igual que las publicidades que usan palabras, frases o imágenes al mismo tiempo con significado publicitario, estas publicidades lo vemos incluso en cualquier página web o correos electrónicos. La presente revisión bibliográfica científica tiene como objetivo la recopilación de las diferentes técnicas de reconocimiento de texto sea por imágenes de texto publicitarios en web, imágenes tomadas por cámaras o por otros campos de investigación. Trabajos anteriores desarrollaron diferentes técnicas de reconocimiento de textos en imágenes como Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), en la cual solo utilizaron técnicas para el reconocimiento de texto teniendo algunas complicaciones en donde los resultados no eran satisfactorias y consumía muchos recursos ya sea la memoria de la CPU; otros investigadores aportaron técnicas de reconocimiento de imágenes en texto en donde obtuvieron casi resultados satisfactorios, sin embargo el estudio algunos investigadores decidieron en combinar estas técnicas con diferentes clasificadores de inteligencia artificial y Deep Learning como es redes neuronales donde observaron que los resultados eran satisfactorios en el campo que se estudiaba, otra técnica es el Espacio de características para el reconocimiento de imágenes con proyección de imágenes utilizando un Preprocesamiento de imágenes y un clasificador Bayer para la detección en sola las áreas de imágenes en rostro humano y texto a la vez encontraron que los espacios de características diseñados mejoran el reconocimiento de precisión y eficiencia; también se optó por otras técnicas para obtener nuevas características de nitidez para la clasificación del tipo de imagen basada en información textual utilizaron Canny edge utilizando espacios de color H,S y I y un clasificador Máquina de Soporte de Vectores (SVM); sin embargo otros artículos hablan en técnicas mediante el análisis de todo el contenido, es decir la imagen y Texto, procesándolo a través de clasificadores independientes usando Redes neuronales convolucionales (CNN) . Esta revisión bibliográfica científica permite ofrecer los aportes de las diferentes técnicas de reconocimiento de texto en imágenes sea publicitarias en web, digitales o en otros campos.Tesi

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

Building a semantic search engine with games and crowdsourcing

Semantic search engines aim at improving conventional search with semantic information, or meta-data, on the data searched for and/or on the searchers. So far, approaches to semantic search exploit characteristics of the searchers like age, education, or spoken language for selecting and/or ranking search results. Such data allow to build up a semantic search engine as an extension of a conventional search engine. The crawlers of well established search engines like Google, Yahoo! or Bing can index documents but, so far, their capabilities to recognize the intentions of searchers are still rather limited. Indeed, taking into account characteristics of the searchers considerably extend both, the quantity of data to analyse and the dimensionality of the search problem. Well established search engines therefore still focus on general search, that is, "search for all", not on specialized search, that is, "search for a few". This thesis reports on techniques that have been adapted or conceived, deployed, and tested for building a semantic search engine for the very specific context of artworks. In contrast to, for example, the interpretation of X-ray images, the interpretation of artworks is far from being fully automatable. Therefore artwork interpretation has been based on Human Computation, that is, a software-based gathering of contributions by many humans. The approach reported about in this thesis first relies on so called Games With A Purpose, or GWAPs, for this gathering: Casual games provide an incentive for a potentially unlimited community of humans to contribute with their appreciations of artworks. Designing convenient incentives is less trivial than it might seem at first. An ecosystem of games is needed so as to collect the meta-data on artworks intended for. One game generates the data that can serve as input of another game. This results in semantically rich meta-data that can be used for building up a successful semantic search engine. Thus, a first part of this thesis reports on a "game ecosystem" specifically designed from one known game and including several novel games belonging to the following game classes: (1) Description Games for collecting obvious and trivial meta-data, basically the well-known ESP (for extra-sensorial perception) game of Luis von Ahn, (2) the Dissemination Game Eligo generating translations, (3) the Diversification Game Karido aiming at sharpening differences between the objects, that is, the artworks, interpreted and (3) the Integration Games Combino, Sentiment and TagATag that generate structured meta-data. Secondly, the approach to building a semantic search engine reported about in this thesis relies on Higher-Order Singular Value Decomposition (SVD). More precisely, the data and meta-data on artworks gathered with the afore mentioned GWAPs are collected in a tensor, that is a mathematical structure generalising matrices to more than only two dimensions, columns and rows. The dimensions considered are the artwork descriptions, the players, and the artwork themselves. A Higher-Order SVD of this tensor is first used for noise reduction in This thesis reports also on deploying a Higher-Order LSA. The parallel Higher-Order SVD algorithm applied for the Higher-Order LSA and its implementation has been validated on an application related to, but independent from, the semantic search engine for artworks striven for: image compression. This thesis reports on the surprisingly good image compression which can be achieved with Higher-Order SVD. While compression methods based on matrix SVD for each color, the approach reported about in this thesis relies on one single (higher-order) SVD of the whole tensor. This results in both, better quality of the compressed image and in a significant reduction of the memory space needed. Higher-Order SVD is extremely time-consuming what calls for parallel computation. Thus, a step towards automatizing the construction of a semantic search engine for artworks was parallelizing the higher-order SVD method used and running the resulting parallel algorithm on a super-computer. This thesis reports on using Hestenes’ method and R-SVD for parallelising the higher-order SVD. This method is an unconventional choice which is explained and motivated. As of the super-computer needed, this thesis reports on turning the web browsers of the players or searchers into a distributed parallel computer. This is done by a novel specific system and a novel implementation of the MapReduce data framework to data parallelism. Harnessing the web browsers of the players or searchers saves computational power on the server-side. It also scales extremely well with the number of players or searchers because both, playing with and searching for artworks, require human reflection and therefore results in idle local processors that can be brought together into a distributed super-computer.Semantische Suchmaschinen dienen der Verbesserung konventioneller Suche mit semantischen Informationen, oder Metadaten, zu Daten, nach denen gesucht wird, oder zu den Suchenden. Bisher nutzt Semantische Suche Charakteristika von Suchenden wie Alter, Bildung oder gesprochene Sprache für die Auswahl und/oder das Ranking von Suchergebnissen. Solche Daten erlauben den Aufbau einer Semantischen Suchmaschine als Erweiterung einer konventionellen Suchmaschine. Die Crawler der fest etablierten Suchmaschinen wie Google, Yahoo! oder Bing können Dokumente indizieren, bisher sind die Fähigkeiten eher beschränkt, die Absichten von Suchenden zu erkennen. Tatsächlich erweitert die Berücksichtigung von Charakteristika von Suchenden beträchtlich beides, die Menge an zu analysierenden Daten und die Dimensionalität des Such-Problems. Fest etablierte Suchmaschinen fokussieren deswegen stark auf allgemeine Suche, also "Suche für alle", nicht auf spezialisierte Suche, also "Suche für wenige". Diese Arbeit berichtet von Techniken, die adaptiert oder konzipiert, eingesetzt und getestet wurden, um eine semantische Suchmaschine für den sehr speziellen Kontext von Kunstwerken aufzubauen. Im Gegensatz beispielsweise zur Interpretation von Röntgenbildern ist die Interpretation von Kunstwerken weit weg davon gänzlich automatisiert werden zu können. Deswegen basiert die Interpretation von Kunstwerken auf menschlichen Berechnungen, also Software-basiertes Sammeln von menschlichen Beiträgen. Der Ansatz, über den in dieser Arbeit berichtet wird, beruht auf sogenannten "Games With a Purpose" oder GWAPs die folgendes sammeln: Zwanglose Spiele bieten einen Anreiz für eine potenziell unbeschränkte Gemeinde von Menschen, mit Ihrer Wertschätzung von Kunstwerken beizutragen. Geeignete Anreize zu entwerfen in weniger trivial als es zuerst scheinen mag. Ein Ökosystem von Spielen wird benötigt, um Metadaten gedacht für Kunstwerke zu sammeln. Ein Spiel erzeugt Daten, die als Eingabe für ein anderes Spiel dienen können. Dies resultiert in semantisch reichhaltigen Metadaten, die verwendet werden können, um eine erfolgreiche Semantische Suchmaschine aufzubauen. Deswegen berichtet der erste Teil dieser Arbeit von einem "Spiel-Ökosystem", entwickelt auf Basis eines bekannten Spiels und verschiedenen neuartigen Spielen, die zu verschiedenen Spiel-Klassen gehören. (1) Beschreibungs-Spiele zum Sammeln offensichtlicher und trivialer Metadaten, vor allem dem gut bekannten ESP-Spiel (Extra Sensorische Wahrnehmung) von Luis von Ahn, (2) dem Verbreitungs-Spiel Eligo zur Erzeugung von Übersetzungen, (3) dem Diversifikations-Spiel Karido, das Unterschiede zwischen Objekten, also interpretierten Kunstwerken, schärft und (3) Integrations-Spiele Combino, Sentiment und Tag A Tag, die strukturierte Metadaten erzeugen. Zweitens beruht der Ansatz zum Aufbau einer semantischen Suchmaschine, wie in dieser Arbeit berichtet, auf Singulärwertzerlegung (SVD) höherer Ordnung. Präziser werden die Daten und Metadaten über Kunstwerk gesammelt mit den vorher genannten GWAPs in einem Tensor gesammelt, einer mathematischen Struktur zur Generalisierung von Matrizen zu mehr als zwei Dimensionen, Spalten und Zeilen. Die betrachteten Dimensionen sind die Beschreibungen der Kunstwerke, die Spieler, und die Kunstwerke selbst. Eine Singulärwertzerlegung höherer Ordnung dieses Tensors wird zuerst zur Rauschreduktion verwendet nach der Methode der sogenannten Latenten Semantischen Analyse (LSA). Diese Arbeit berichtet auch über die Anwendung einer LSA höherer Ordnung. Der parallele Algorithmus für Singulärwertzerlegungen höherer Ordnung, der für LSA höherer Ordnung verwendet wird, und seine Implementierung wurden validiert an einer verwandten aber von der semantischen Suche unabhängig angestrebten Anwendung: Bildkompression. Diese Arbeit berichtet von überraschend guter Kompression, die mit Singulärwertzerlegung höherer Ordnung erzielt werden kann. Neben Matrix-SVD-basierten Kompressionsverfahren für jede Farbe, beruht der Ansatz wie in dieser Arbeit berichtet auf einer einzigen SVD (höherer Ordnung) auf dem gesamten Tensor. Dies resultiert in beidem, besserer Qualität von komprimierten Bildern und einer signifikant geringeren des benötigten Speicherplatzes. Singulärwertzerlegung höherer Ordnung ist extrem zeitaufwändig, was parallele Berechnung verlangt. Deswegen war ein Schritt in Richtung Aufbau einer semantischen Suchmaschine für Kunstwerke eine Parallelisierung der verwendeten SVD höherer Ordnung auf einem Super-Computer. Diese Arbeit berichtet vom Einsatz der Hestenes’-Methode und R-SVD zur Parallelisierung der SVD höherer Ordnung. Diese Methode ist eine unkonventionell Wahl, die erklärt und motiviert wird. Ab nun wird ein Super-Computer benötigt. Diese Arbeit berichtet über die Wandlung der Webbrowser von Spielern oder Suchenden in einen verteilten Super-Computer. Dies leistet ein neuartiges spezielles System und eine neuartige Implementierung des MapReduce Daten-Frameworks für Datenparallelismus. Das Einspannen der Webbrowser von Spielern und Suchenden spart server-seitige Berechnungskraft. Ebenso skaliert die Berechnungskraft so extrem gut mit der Spieleranzahl oder Suchenden, denn beides, Spiel mit oder Suche nach Kunstwerken, benötigt menschliche Reflektion, was deswegen zu ungenutzten lokalen Prozessoren führt, die zu einem verteilten Super-Computer zusammengeschlossen werden können

Self-Supervised Learning of Machine Ethics

In recent years Artificial Intelligence (AI), especially deep learning, has proven to be a technology driver in industry. However, while advancing existing and creating novel technologies, automatizing processes, and assisting humans in essential areas such as drug discovery, they raise many concerns, like other groundbreaking novel technologies before. In this case, these concerns include, for instance, models producing stereotypical and derogatory content as well as gender and racial biases. Since AI technologies will permeate more of our lives in the coming years, these concerns need to be addressed. This thesis examines recent data-driven approaches, which often suffer from degenerated and biased behavior through their self-supervised training on large-scale noisy web data, containing potential inappropriate data. While this is well-established, we will investigate and demonstrate the promises of deep models’ acquired knowledge and capabilities through the provision of this very particular potentially inappropriate data. Importantly, we present the first approaches for learning ethics from data. Our findings suggest that if we build an AI system that learns an improved representation of data and that is able to better understand and produce it, in the process, it will also acquire more accurate societal knowledge, in this case, historical cultural associations to make human-like "right" and "wrong" choices. Furthermore, based on these findings, we consequently ask the arguably "circular" question of whether a machine can help us mitigate their associated concerns. Importantly, we demonstrate the importance of their ability to distinguish between "right" and "wrong" and how utilizing them can mitigate associated risks surrounding large-scale models themselves. However, we also highlight the role of human-machine interaction to explore and reinforce AI systems’ properties, including their flaws and merits, and present how human feedback on explanations can align deep learning based models with our precepts. We present these algorithms and corresponding findings, providing important insights for the goal of putting human values into AI systems, which, summarized, may not be insurmountable in the long run

Cyber Security and Critical Infrastructures

This book contains the manuscripts that were accepted for publication in the MDPI Special Topic "Cyber Security and Critical Infrastructure" after a rigorous peer-review process. Authors from academia, government and industry contributed their innovative solutions, consistent with the interdisciplinary nature of cybersecurity. The book contains 16 articles: an editorial explaining current challenges, innovative solutions, real-world experiences including critical infrastructure, 15 original papers that present state-of-the-art innovative solutions to attacks on critical systems, and a review of cloud, edge computing, and fog's security and privacy issues

Understanding people through the aggregation of their digital footprints

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, School of Architecture and Planning, Program in Media Arts and Sciences, 2011.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 160-172).Every day, millions of people encounter strangers online. We read their medical advice, buy their products, and ask them out on dates. Yet our views of them are very limited; we see individual communication acts rather than the person(s) as a whole. This thesis contends that socially-focused machine learning and visualization of archived digital footprints can improve the capacity of social media to help form impressions of online strangers. Four original designs are presented that each examine the social fabric of a different existing online world. The designs address unique perspectives on the problem of and opportunities offered by online impression formation. The first work, Is Britney Spears Span?, examines a way of prototyping strangers on first contact by modeling their past behaviors across a social network. Landscape of Words identifies cultural and topical trends in large online publics. Personas is a data portrait that characterizes individuals by collating heterogenous textual artifacts. The final design, Defuse, navigates and visualizes virtual crowds using metrics grounded in sociology. A reflection on these experimental endeavors is also presented, including a formalization of the problem and considerations for future research. A meta-critique by a panel of domain experts completes the discussion.by Aaron Robert Zinman.Ph.D