Název:
Detekce přítomnosti nahoty v obrazových datech
Překlad názvu:
Detection of Nudity in an Image Data
Autoři:
Pešková, Daniela ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2024
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng][cze]
Zameranie tejto práce je vytvorenie nástroja schopného detekovať nahotu v obrazových dátach. To je dosiahnuté natrénovaním modelu na detekciu inkriminovaných častí tela a vytvorením algoritmu schopného detekovať pokožku. Výsledné nástroje môžu byť použité pre automatickú detekciu nahoty v obrázkoch. Prvá časť práce sa zameriava na teóriu neurónových sietí a počítačového videnia so zameraním na detekciu pokožky. Druhá časť hovorí o prístupe zvolenom pre vytvorenie datasetu, procese tvorby a trénovania modelu schopného detekovať nahotu v obraze, ako aj o algoritmickom prístupe.
The focus of this thesis is the creation of a tool capable of detecting nudity in image data. This is achieved by training a model to detect incriminated body parts and creating an algorithm capable of detecting skin. The resulting tools can be used for automatic nudity detection in images. The first part of the thesis focuses on the theory of neural networks and computer vision, with an emphasis on skin detection. The second part discusses the approach chosen for creating the dataset, the process of creation and training the model capable of detecting nudity in images, as well as the algorithmic approach.
Klíčová slova:
Computer Vision; Convolutional Neural Networks; Data Extraction; Deep Learning; Nudity Detection; Pornografic Detection; Skeleton Detection; Skin Detection.; Detekcia Nahoty; Detekcia pokožky.; Detekcia Pornografie; Detekcia Ľudskej Kostry; Extrakcia Dát; Hlboké Učenie; Konvolučné Neurónové Siete; Počítačové videnie
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/249017