Large Scale Adult Image Filter
Abstract: In the environment of a modern web picture search engine, enormous amountsof data are being accumulated and indexed. Any manipulation on suchamounts of data are bound to be highly efficient to be scalable. Especiallywhen it comes to the rather computational field of image processing. Theproblem this thesis work have addressed is more specifically; to with a highdegree of confidence filter out and separate explicit adult picture materialfrom such a search engine's index.The work described by this thesis report is two sided. Firstly previousresearch in the topic have been reproduced in a base line system. By feedinga support vector machine a number statistical measures recorded from eachimage, a practical level of classification confidence is reached. Secondlya set of new image analysis functionality is evaluated and argued aid theclassification rates even further. The proposed system is therefor claimed toshow results on par with the state of the art adult image classifiers.
Sammanfattning
I en modern webbildsökmotor insamlas och indexeras enorma mängder data.All slags manipulation av sådana mängder data är bunden att vara högeffektivför att kunna skala upp. Än mer då det tas i beaktning att bildmanipulationär ett relativt beräkningskrävande område. Det problem som dennarapport adresserat är mer specifikt; att med hög träffsäkerhet filtrera bortstötande pornografiskt material från en sådan sökmotors index.Arbetet presenterat i denna rapport är tvåsidigt. För det första hartidigare forskning återskapats i ett bassystem. Genom att mata en stödvektormaskinmed statistiska mått dragna ur enskilda bilder har en praktisktanvändbar nivå av korrekt klassifikation nåtts. För det andra har ny bildanalysfunktionalitetevaluerats och framledes förordats ytterligare förbättraklassifikationsnivån. Det föreslagna systemet gör såaledes anspråk på att visaresultat i linje med de båsta klassificerarna av pornografiska bilder.
CLICK HERE TO DOWNLOAD THE WHOLE ESSAY. (in PDF format)