عنوان اصلی لاتین : Violent Web images classification based on MPEG7 color descriptors
عنوان اصلی فارسی مقاله: طبقه‌بندی تصاویر خشونت‌آمیز وب بر اساس توصیف کننده‌های رنگ MPEG7.
مرتبط با رشته های : روانشناسی - کامپیوتر و فناوری اطلاعات
نوع فایل ترجمه : ورد آفیس(که دارای امکان ویرایش می باشد)
تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 15 صفحه
کلمات کلیدی مربوطه با این مقاله: ندارد
برای دریافت رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید
_______________________________________
جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید
چکیده ترجمه:
در
این مقاله، روش طبقه‌بندی تصاویر خشونت‌آمیز وب را ارائه میکنیم. این
موضوع بسیار مهم است زیرا کاربرد بسیاری در زمینه‌های مختلف مثل فیلتر کردن
وب‌سایت‌های خشونت‌آمیز دارد. ما پیشنهاد ترکیب تکنیک‌های تحلیل تصویر و
داده‌کاوی را می‌دهیم تا خصوصیات سطح پایینی که از رنگ‌های تصاویر استخراج
شده را به خصوصیات خشن بالاتر موجود در تصویر مرتبط کنیم. مقایسه‌ای نیز
روی تکنیک‌های مختلف داده‌کاوی خواهیم داشت تا بتوانیم تصاویر خشن وب را
دسته بندی کنیم. همچنین، توضیح می‌دهیم که ترکیب روش‌های یادگیری چگونه روی
دقت کار تأثیر می‌گذارد. نتایج ما نشان می‌دهد که این روش می‌تواند محتوای
خشن را به طور کارایی تشخیص دهد.
مقدمه:
شبکه‌ی
گسترده‌ی جهانی (WWW) روی همه‌ی جنبه‌های جامعه شامل تجارت، علوم، سیاست و
دولت، روابط فردی و سلامتی تأثیر زیادی داشته است. با این حال، وب روند
نزولی داشته است. در حین گشت و گذار در اینترنت دسترسی به محتوای نزاعی مثل
محتواهای خشونت‌آمیز آسان است. در واقع، کودکان در معرض شدید خشونت در
اینترنت هستند؛ از سایت‌های کم‌عمق با حالت‌های بیرحمانه گرفته تا
نمایش‌های مزاحمت‌آمیز شکنجه و آزار. امروزه کودکان و نوجوانان می‌توانند
موزیک‌های خشن و ویدئو کلیپ‌ها و تصاویر خشن را با یک کلیک ماوس از اینترنت
دانلود کنند. افراد جوان نیز از وب برای سیاحت استفاده می‌کنند و خلاقیت
خود را به روش‌های مختلفی با ساختن فیلم‌ها، موزیک، وب‌سایت و بلاگ‌ها یا
خاطرات آنلاین نشان می‌دهند.
کار اولیه‌ی ما یک سیستم فیلتر و
شناسایی محتوای خشن وب به نام WebAngels filter را پیشنهاد می‌دهد که از
تحلیل‌های ساختاری و زمینه‌ای استفاده می‌کند. ابزار ارزیابی ما کارایی روش
را برای شناسایی و فیلتر صفحات خشن وب نشان می‌دهد. با این وجود
WebAngels filter با مشکلاتی در طبقه‌بندی سایت‌های خشن که فقط دارای
محتوای خشن گرافیکی هستند مواجه است. در این مقاله، این مسئله را بررسی
کرده و یک روش جدید طبقه‌بندی تصاویر خشن پیشنهاد می‌دهیم. ما روی استفاده
از توصیف‌کننده‌های رنگ و ترکیب طبقه‌بندها تمرکز میکنیم تا دقت
طبقه‌بندی تصاویر خشن وب را بهبود بخشیم.
ادامه‌ی مقاله به این
ترتیب سازماندهی شده است: در بخش 2 مروری روی کارهای انجام شده داریم. روش
پیشنهادی برای طبقه‌بندی تصاویر خشن وب در بخش 3 ارائه می‌شود. نتایج
ارزیابی و مقایسه‌ها در بخش 4 بحث می‌شود.
جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید
بخشی از مقاله انگلیسی
Among the supervised learning methods, we cite the Sup-port Vector Machine (SVM) used by Zhang et al. to catego-rize images judged relevant and irrelevant by the user in arelevance feedback retrieval system [6]. Vailaya et al. useda binary Bayesian classifier, high-level concepts of naturalscenes are captured from low-level image features. Databaseimages are automatically classified into general types as in-door/outdoor, and the outdoor images are further classifiedinto city/landscape... [7]. In [8], the authors use a neuralnetwork to establish links between low-level features extractedfrom images regions and 11 concepts. Besides the algorithmsmentioned above, decision tree are also used to derive semanticfeatures. For example, Sethi et al. use the CART algorithm toderive decision rules mapping global color distribution ( HSVspace color histogram) in a given image to textual description( four keywords: Sunset, Marine, Arid images and Nocturne).[2]. In [9], C4.5 was used to build a decision tree based on aset of images relevant to the query, and then used as a modelto classify database images into two classes: relevant andirrelevant. This algorithm is used in the Relevance Feedbackloop to provide relevant images for the user to label at nextiteration. A similar methodology is employed on [10] wherethe ID3 decision tree has been used to classify the images asrelevant/irrelevant based on their color features,
