Video pornography detection through deep learning techniques and motion information = Detecção de pornografia em vídeos através de técnicas de aprendizado profundo e informações de movimento (2016)

Com o crescimento exponencial de gravacoes em videos disponiveis online, a moderacao manual de conteudos sensiveis, e.g, pornografia, violencia e multidoes, se tornou impra- ticavel, aumentando a necessidade de uma filtragem automatizada. Nesta linha, muitos trabalhos exploraram o problema de deteccao de pornografia, usando abordagens que vao desde a deteccao de pele e nudez, ate o uso de caracteristicas locais e sacola de pala- vras visuais. Contudo, essas tecnicas sofrem com casos ambiguos (e.g., cenas em praia, luta livre), produzindo muitos falsos positivos. Isto esta possivelmente relacionado com o fato de que essas abordagens estao desatualizadas, e de que poucos autores usaram a informacao de movimento presente nos videos, que pode ser crucial para a desambi- guacao visual dos casos mencionados. Indo adiante para superar estas questoes, neste trabalho, nos exploramos solucoes de aprendizado em profundidade para o problema de deteccao de pornografia em videos, levando em consideracao tanto a informacao esta- tica, quanto a informacao de movimento disponivel em cada video em questao. Quando combinamos as caracteristicas estaticas e de movimento, o metodo proposto supera as solucoes existentes na literatura. Apesar de as abordagens de aprendizado em profun- didade, mais especificamente as Redes Neurais Convolucionais (RNC), terem alcancado resultados impressionantes em outros problemas de visao computacional, este metodo tao promissor ainda nao foi explorado suficientemente no problema deteccao de pornografia, principalmente no que tange a incorporacao de informacoes de movimento presente no video. Adicionalmente, propomos novas formas de combinar as informacoes estaticas e de movimento usando RNCs, que ainda nao foram exploradas para deteccao de pornografia, nem em outras tarefas de reconhecimento de acoes. Mais especificamente, nos exploramos duas fontes distintas de informacao de movimento: Campos de deslocamento de Fluxo Optico, que tem sido tradicionalmente usados para classificacao de videos; e Vetores de Movimento MPEG. Embora Vetores de Movimento ja tenham sido utilizados pela litera- tura na tarefa de deteccao de pornografia, neste trabalho nos os adaptamos, criando uma representacao visual apropriada, antes de passa-los a uma rede neural convolucional para aprendizado e extracao de caracteristicas. Nossos experimentos mostraram que, apesar de a tecnica de Vetores de Movimento MPEG possuir uma performance inferior quando utilizada de forma isolada, quando comparada a tecnica baseada em Fluxo Optico, ela consegue uma performance similar ao complementar a informacao estatica, com a van- tagem de estar presente, por construcao, nos videos, enquanto se decodifica os frames, evitando a necessidade da computacao mais cara do Fluxo Optico. Nossa melhor aborda- gem proposta supera os metodos existentes na literatura em diferentes datasets. Para o dataset Pornography 800, o metodo consegue uma acuracia de classificacao de 97,9%, uma reducao do erro de 64,4% quando comparado com o estado da arte (94,1% de acu- racia neste dataset). Quando consideramos o dataset Pornography 2k, mais desafiador, nosso melhor metodo consegue um acuracia de 96,4%, reduzindo o erro de classificacao em 14,3% em comparacao ao estado da arte (95,8%) 
Abstract