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

Survey On Nudity Detection: Opportunities And Challenges Based On ‘Awrah Concept In Islamic Shari’a

The nudity or nakedness which known as awrah in Islam is part of the human body which in principle should not be seen by other people except those qualified to be her or his mahram or in an emergency or urgent need.Nudity detection technique has long been receiving a lot of attention by researchers worldwide due to its importance particularly to the global Muslim community. In this paper, the techniques were separated into four classifications namely methods based on body structure, image retrieval, the features of skin region, and bag-of-visual-words (BoVW). All of these techniques are applicable to some areas of skin on the body as well as on the sexual organs that should be visible to determine nude or not. While the concept of nakedness in Islamic Shari'a has different rules between men and women, such as the limit of male ‘awrah is between the navel and the knees, while the limit of female ‘awrah is the entire body except the face and hands which should be closed using the hijab. In general, existing techniques can be used to detect nakedness concerned bythe Islamic Shari'a. The selection ofhese techniques are employed based on the areas of skin on the body as well as or the sexual organs to indicate whether it falls to thenude category or not. While in Islamic Shari'a, different 'awrah rules are required for men and women such as the limit 'awrah, the requirements of clothes as cover awrah, and kinds of shapes and shades of Hijabs in various countries (for women only). These problems are the opportunities and challenges for the researcher to propose an ‘awrah detection technique in accordance with the Islamic Shari'a

Sistema de recomendação de imagens baseado em atenção visual

Nowadays, the amount of users using e-commerce sites for shopping is greatly increasing, mainly due to the easiness and rapidity of this way of consumption. Many e-commerce sites, differently from physical stores, can offer their users a wide range of products and services, and the users can find it very difficult to find products of your preference. Typically, your preference for a product can be influenced by the visual appearance of the product image. In this context, Image Recommendation Systems (IRS) have become indispensable to help users to find products that may possibly pleasant or be useful to them. Generally, IRS use past behavior of users (clicks, purchases, reviews, ratings, etc.) and/or attributes of the products to define the preferences of users. One of the main challenges faced by IRS is the need of the user to provide some information about his / her preferences on products in order to get further recommendations from the system. Unfortunately, users are not always willing to provide such information explicitly. So, in order to cope with this challenge, methods for obtaining user’s implicit feedback are desirable. In this work, the author propose an investigation to discover to which extent information concerning user visual attention can help improve the rating prediction hence produce more accurate IRS. This work proposes to develop two new methods, a method based on Collaborative Filtering (CF) which combines ratings and data visual attention to represent the past behavior of users, and another method based on the content of the items, which combines textual attributes, visual features and visual attention data to compose the profile of the items. The proposed methods were evaluated in a painting dataset and a clothing dataset. The experimental results show significant improvements in rating prediction and precision in recommendation when compared to the state-of-the-art. It is worth mentioning that the proposed techniques are flexible and can be applied in other scenarios that exploits the visual attention of the recommended items.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoTese (Doutorado)Hoje em dia, a quantidade de usuários que utilizam sites de comércio eletrônico para realizar compras está aumentando muito, principalmente devido à facilidade e rapidez. Muitos sites de comércio eletrônico, diferentemente das lojas físicas, disponibilizam aos seus usuários uma grande variedade de produtos e serviços, e os usuários podem ter muita dificuldade em encontrar produtos de sua preferência. Normalmente, a preferência por um produto pode ser influenciada pela aparência visual da imagem do produto. Neste contexto, os Sistemas de Recomendação de produtos que estão associados a Imagens (SRI) tornaram-se indispensáveis para ajudar os usuários a encontrar produtos que podem ser, eventualmente, agradáveis ou úteis para eles. Geralmente, os SRI usam o comportamento passado dos usuários (cliques, compras, críticas, avaliações, etc.) e/ou atributos de produtos para definirem as preferências dos usuários. Um dos principais desafios enfrentados em SRI é a necessidade de o usuário fornecer algumas informações sobre suas preferências sobre os produtos, a fim de obter novas recomendações do sistema. Infelizmente, os usuários nem sempre estão dispostos a fornecer tais informações de forma explícita. Assim, a fim de lidar com esse desafio, os métodos para obtenção de informações de forma implícita do usuário são desejáveis. Neste trabalho, propõe-se investigar em que medida informações sobre atenção visual do usuário podem ajudar a melhorar a predição de avaliação e consequentemente produzir SRI mais precisos. É também objetivo deste trabalho o desenvolvimento de dois novos métodos, um método baseado em Filtragem Colaborativa (FC) que combina avaliações e dados de atenção visual para representar o comportamento passado dos usuários, e outro método baseado no conteúdo dos itens, que combina atributos textuais, características visuais e dados de atenção visual para compor o perfil dos itens. Os métodos propostos foram avaliados em uma base de imagens de pinturas e uma base de imagens de roupas. Os resultados experimentais mostram que os métodos propostos neste trabalho possuem ganhos significativos em predição de avaliação e precisão na recomendação quando comparados ao estado-da-arte. Vale ressaltar que as técnicas propostas são flexíveis, podendo ser utilizadas em outros cenários que exploram a atenção visual dos itens recomendados