Pornographic Image Recognition Based on Skin Probability and Eigenporn of Skin ROIs Images

The paper proposed a pornographic image recognition using skin probability and principle component analysis (PCA) on YCbCr color space. The pornographic image recognition is defined as a process to classify the image containing and showing genital elements of human body from any kinds of images. This process is hard to be performed because the images have large variability due to poses, lighting, and background variations. The skin probability and holistic feature, which is extracted by YCbCr skin segmentation and PCA, is employed to handle those variability problems. The function of skin segmentation is to determine skin ROI image and skin probability. While the function of PCA is to extract eigenporn of the skin ROIs images and by using the eigenporns the holistic features are determined. The main aim of this research is to optimize the accuracy and false rejection rate of the skin probability and fusion descriptor based recognition system. The experimental result shows that the proposed method can increase the accuracy by about 12% and decrease the FPR and FNR by about 16%, respectively. The proposed method also works fast for recognition, which requires 1.3.second per image.

Análise de vídeo sensível

Orientadores: Anderson de Rezende Rocha, Siome Klein GoldensteinTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Vídeo sensível pode ser definido como qualquer filme capaz de oferecer ameaças à sua audiência. Representantes típicos incluem ¿ mas não estão limitados a ¿ pornografia, violência, abuso infantil, crueldade contra animais, etc. Hoje em dia, com o papel cada vez mais pervasivo dos dados digitais em nossa vidas, a análise de conteúdo sensível representa uma grande preocupação para representantes da lei, empresas, professores, e pais, devido aos potenciais danos que este tipo de conteúdo pode infligir a menores, estudantes, trabalhadores, etc. Não obstante, o emprego de mediadores humanos, para constantemente analisar grandes quantidades de dados sensíveis, muitas vezes leva a ocorrências de estresse e trauma, o que justifica a busca por análises assistidas por computador. Neste trabalho, nós abordamos este problema em duas frentes. Na primeira, almejamos decidir se um fluxo de vídeo apresenta ou não conteúdo sensível, à qual nos referimos como classificação de vídeo sensível. Na segunda, temos como objetivo encontrar os momentos exatos em que um fluxo começa e termina a exibição de conteúdo sensível, em nível de quadros de vídeo, à qual nos referimos como localização de conteúdo sensível. Para ambos os casos, projetamos e desenvolvemos métodos eficazes e eficientes, com baixo consumo de memória, e adequação à implantação em dispositivos móveis. Neste contexto, nós fornecemos quatro principais contribuições. A primeira é uma nova solução baseada em sacolas de palavras visuais, para a classificação eficiente de vídeos sensíveis, apoiada na análise de fenômenos temporais. A segunda é uma nova solução de fusão multimodal em alto nível semântico, para a localização de conteúdo sensível. A terceira, por sua vez, é um novo detector espaço-temporal de pontos de interesse, e descritor de conteúdo de vídeo. Finalmente, a quarta contribuição diz respeito a uma base de vídeos anotados em nível de quadro, que possui 140 horas de conteúdo pornográfico, e que é a primeira da literatura a ser adequada para a localização de pornografia. Um aspecto relevante das três primeiras contribuições é a sua natureza de generalização, no sentido de poderem ser empregadas ¿ sem modificações no passo a passo ¿ para a detecção de tipos diversos de conteúdos sensíveis, tais como os mencionados anteriormente. Para validação, nós escolhemos pornografia e violência ¿ dois dos tipos mais comuns de material impróprio ¿ como representantes de interesse, de conteúdo sensível. Nestes termos, realizamos experimentos de classificação e de localização, e reportamos resultados para ambos os tipos de conteúdo. As soluções propostas apresentam uma acurácia de 93% em classificação de pornografia, e permitem a correta localização de 91% de conteúdo pornográfico em fluxo de vídeo. Os resultados para violência também são interessantes: com as abordagens apresentadas, nós obtivemos o segundo lugar em uma competição internacional de detecção de cenas violentas. Colocando ambas em perspectiva, nós aprendemos que a detecção de pornografia é mais fácil que a de violência, abrindo várias oportunidades de pesquisa para a comunidade científica. A principal razão para tal diferença está relacionada aos níveis distintos de subjetividade que são inerentes a cada conceito. Enquanto pornografia é em geral mais explícita, violência apresenta um espectro mais amplo de possíveis manifestaçõesAbstract: Sensitive video can be defined as any motion picture that may pose threats to its audience. Typical representatives include ¿ but are not limited to ¿ pornography, violence, child abuse, cruelty to animals, etc. Nowadays, with the ever more pervasive role of digital data in our lives, sensitive-content analysis represents a major concern to law enforcers, companies, tutors, and parents, due to the potential harm of such contents over minors, students, workers, etc. Notwithstanding, the employment of human mediators for constantly analyzing huge troves of sensitive data often leads to stress and trauma, justifying the search for computer-aided analysis. In this work, we tackle this problem in two ways. In the first one, we aim at deciding whether or not a video stream presents sensitive content, which we refer to as sensitive-video classification. In the second one, we aim at finding the exact moments a stream starts and ends displaying sensitive content, at frame level, which we refer to as sensitive-content localization. For both cases, we aim at designing and developing effective and efficient methods, with low memory footprint and suitable for deployment on mobile devices. In this vein, we provide four major contributions. The first one is a novel Bag-of-Visual-Words-based pipeline for efficient time-aware sensitive-video classification. The second is a novel high-level multimodal fusion pipeline for sensitive-content localization. The third, in turn, is a novel space-temporal video interest point detector and video content descriptor. Finally, the fourth contribution comprises a frame-level annotated 140-hour pornographic video dataset, which is the first one in the literature that is appropriate for pornography localization. An important aspect of the first three contributions is their generalization nature, in the sense that they can be employed ¿ without step modifications ¿ to the detection of diverse sensitive content types, such as the previously mentioned ones. For validation, we choose pornography and violence ¿ two of the commonest types of inappropriate material ¿ as target representatives of sensitive content. We therefore perform classification and localization experiments, and report results for both types of content. The proposed solutions present an accuracy of 93% in pornography classification, and allow the correct localization of 91% of pornographic content within a video stream. The results for violence are also compelling: with the proposed approaches, we reached second place in an international competition of violent scenes detection. Putting both in perspective, we learned that pornography detection is easier than its violence counterpart, opening several opportunities for additional investigations by the research community. The main reason for such difference is related to the distinct levels of subjectivity that are inherent to each concept. While pornography is usually more explicit, violence presents a broader spectrum of possible manifestationsDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação1572763, 1197473CAPE

KLASIFIKASI CITRA PORNO DENGAN ALGORITMA C 4.5 BERBASIS MODEL WARNA YCbCr DAN SHAPE DETECTOR

Konten internet dapat berupa pornografi atau jebakan pornografi dengan tujuankorban anak di bawah umur. Tahun 2010 sebesar 97% remaja pernah mengaksescontent pronografi, dimana hal terebut berpengaruh negatif terhadap perkembangananak dan remaja. Dengan demikian akses terhadap pornografi oleh anak perlu dijaga.Beberapa penelitian telah menghasilkan aplikasi pendeteksi pornografi denganberbagai metode, seperti model warna YCbCr, shape descriptor yang saling mandiri.Dalam tulisan ini kami menyajikan klasifikasi citra porno dengan menggunakanalgoritma C 4.5 dan Shape descriptor berbasis model warna YCbCr. Klasifikasi denganC 4.5 merupakan tambahan metode perbaikan pada Shape Descriptor dan model warnaYCbCr dan di harapkan dapat secara presisi mengklasifikasikan citra porno dan bukan.Hasil dari percobaan terhadap 40 citra 8 bit dengan dimensi 256X256 yang terbagimenjadi citra porno, berbikini, mug shots dan non-porno, metode di atas dapatmengklasifikasikan True Positives (TP) 16, False Positives (FP) 10, False Negatives (FN) 4,True Negatives (TN) 10 dengan akurasi 65%, error rate 35%, precision 0,615, recall 0,8 sertanilai Root Mean Squared Error (RMSE) 0,59.Semakin banyak data training semakin akurathasil dari testingnya, walaupun dalam beberapa kasus metode di atas belum akurat danhanya mengenail 3 dari 10 citra mug shots atau sebesar 43%.Kata Kunci: c 4.5, shape descriptor, model warna ycbcr, citra pornograf

Detecting pornographic images by localizing skin ROIs

In this study, a novel algorithm for recognizing pornographic images based on the analysis of skin color regions is presented. The skin color information essentially provides Regions of Interest (ROIs). It is demonstrated that the convex hull of these ROIs provides semantically useful information for pornographic image detection. Based on these convex hulls, the authors extract a small set of low-level visual features that are empirically proven to possess discriminative power for pornographic image classification. In this study, the authors consider multi-class pornographic image classification, where the “nude” and “benign” image classes are further split into two specialized sub-classes, namely “bikini”/”porn” and “skin”/”non-skin”, respectively. The extracted feature vectors are fed to an ensemble of random forest classifiers for image classification. Each classifier is trained on a partition of the training set and solves a binary classification problem. In this sense, the model allows for seamless coarse-to-fine-grained classification by means of a tree-structured topology of a small number of intervening binary classifiers. The overall technique is evaluated on the AIIA-PID challenge of 9,000 samples of pornographic and benign images. The technique is shown to exhibit state-of-the-art performance against publicly available integrated pornographic image classifiers

Vision-based representation and recognition of human activities in image sequences

Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2013von Samy Sadek Mohamed Bakhee