روشی نوین برای کاهش تغيير روشنايي در تصاویر غيراخلاقي بر پایه شبکه عصبی عمیق فازی
الموضوعات : عمومىساسان کرمی زاده 1 , ابوذر عرب سرخی 2
1 - پژوهشگاه ارتباطات و فناوري اطلاعات(مركز تحقيقات مخابرات ايران) تهران ، ایران
2 - پژوهشگاه ارتباطات و فناوري اطلاعات(مركز تحقيقات مخابرات ايران) تهران ، ایران
الکلمات المفتاحية: تغييرات روشنايي, طبقه‌بندي رنگ پوست, تغيير چهره, تصاوير اخلاقی و غیراخلاقی, Gaussian-KNN, الگوریتم ماشین بردار پشتیبان,
ملخص المقالة :
در فضای اینترنت شناسایی عکس‌های غیراخلاقی امری ضروری در جهت حفاظت فیزیکی و ذهنی کودکان محسوب می شود؛ یکی از چالش های اصلی در تشخیص تصاوير غیر اخلاقی تغییرات روشنایی و رنگ پوست بدن است. به همین منظور در این مقاله روشی برای حل تغییرات روشنايي و بهبود تشخیص تصاویر غیراخلاقی ارایه شده‌است. در اين مقاله از شبکه عصبی عمیق فازی برای بهبود روشنایی تصاویر غیراخلاقی استفاده شده است. در روش پیشنهادی از مدل یادگیری عمیق xception جهت تقسیم تصویر براساس شدت روشنايي به بخش‌های مختلف بهره گرفته شده است. تقسیم کردن تصویر به قسمت‌های مختلف باعث بهبود تغییرات روشنايي با حفظ جزئیات تصویر و نهایتا شناسایی بهتر تصاویر غیراخلاقی شده است. به علاوه برای طبقه‌بندی رنگ پوست از ترکیب الگوریتم مبتنی بر Gaussian-KNN بهره گرفته شده است که روشی غیرپارامتری برای طبقه‌بندی‌ها و رگرسیون‌ها است؛ و در انتها از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان براي طبقه‌بندی تصاویر استفاده شده است. به منظور پیاده سازی و ارزیابی روش پیشنهادی یک مجموعه شامل 33000 تصویر گردآوری شد، نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که طرح پیشنهادی با دقت 7/99 درصد تصاویر غیراخلاقی را تشخیص می دهد.