Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  computer video analysis
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Artykuł zawiera opis jednej z metod automatycznego wykrywania treści nielegalnych typu CSAM, którą przetestowano podczas badań przeprowadzanych w projekcie APAKT. Zaproponowane rozwiązanie wykorzystuje klasyfikator Temporal Shift Module (TSM), model sieci głębokiej do wydajnego rozpoznawania aktywności na plikach wideo. Zastosowano metodę z transferem wiedzy, żeby stosunkowo niedużą liczbą danych uczących nauczyć model skutecznego rozpoznawania treści pornograficznych i nielegalnych na filmach. Przeprowadzono testy skuteczności klasyfikacji na danych neutralnych legalnej i nielegalnej pornografii. W artykule wskazano również związane z tym tematem badawczym problemy, które wynikają z charakterystyki danych. Ponadto zwrócono uwagę na konieczność dalszych prac nad zapewnianiem bezpieczeństwa dzieci w cyberprzestrzeni.
EN
The paper describes one of the methods of automatic recognition of CSAM materials, which was tested during the research under the APAKT project. The proposed solution is based on Temporal Shift Module (TSM), a model of a deep neural network created for efficient human activities rocognition in video. We applied transfer learning method for training the model with a relatively small number of training data to succesfully rocognize films with pornografic and illegal content. We conducted some tests of classification of films from three categories: neutral films, legal pornography and illegal pornografic videos (CSAM). In this paper we present problems that are connected with this research topic that come from the characteristic of the data. We also show that further works are needed to keep children safe in cyberspace.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.