Modul pro vyhledávání nevhodných obrázků

Bc. Aleš Žurek

Master's thesis

Module for explicit pictures searching

Abstract:

Práce je zaměřena na klasifikování fotografií, které jsou nahrávány na seznamovací službu Lidé.cz. Fotografie jsou klasifikovány do kategorií závadné a nezávadné dle toho, jestli obsahují pornografický obsah. Pro klasifikaci je využito konvolučních neuronových sítí, které jsou učeny pomocí frameworku Caffe. Výsledek práce splnil všechny požadavky kladené společností Seznam.cz, a.s. Na vytvořeném datasetu s 5643 fotografiemi bylo dosaženo přesnosti klasifikátoru 93,64 % a doba klasifikace jedné fotografie je natolik nízká, aby se dala provádět v reálném čase. První část práce obsahuje analýzu současného stavu klasifikace fotografií. Druhá část je zaměřena na analýzu a návrh řešení a v třetí části je popsaná implementace řešení a průběh testování modelů neuronových sítí.

Abstract:

This work is focused on classifying photos which are uploaded on dating service Lidé.cz. Pictures are classified into two categories based on whether they contain pornographic content or not. Convolutional neural networks are used for classification and these neural networks are taught by using Caffe framework. The results of this work fulfilled all requirements from Seznam.cz, a.s. company. Classification accuracy of the best model on created testing dataset with 5643 photos was 93,64 % and the time for classification of photography is low enough to perform classification in real time. The first part contains an analysis of the current approaches for image classification. The second part focuses on the analysis and draft of the solution and the third part describes the implementation of the solution and the testing of neural networks models.

Keywords

neuronová síť, pornografie, python, klasifikace, caffe

Keywords

caffe, neural network, pornography, python, classification

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 5. 2015

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Ondřej Popelka, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / field:
Engineering Informatics / Automation Control and Informatics