Clasificador para la detección de personas desnudas en imágenes

• Siovel Rodríguez Morales ^[1] ; Walter Baluja García ^[2]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
  2. [2] Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría –ISPJAE
• Localización: Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad del Norte, ISSN 0122-3461, Vol. 30, Nº. 2, 2012 (Ejemplar dedicado a: Julio - Diciembre), págs. 223-245
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Classifier for naked people detection in images
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  • español

    Las imágenes constituyen un componente esencial de los contenidos digitales que se generan e intercambian a través de las redes de telecomunicaciones. Desde hace años la comunidad internacional ha trabajado en diversos sistemas de clasificación y filtrado de estos contenidos, dentro de los cuales la evaluación de las imágenes tiene un papel fundamental.En el presente trabajo se exponen los principales resultados del diseño, la implementación y prueba de un módulo clasificador de imágenes, cuya tarea fundamental consiste en la detección de personas desnudas.Este módulo, basado en el empleo de redes neuronales del tipo MLP (MultiLayer Perceptron), logra elevados índices de detección lo cual, unido a su velocidad y fácil desarrollo, lo convierte en una seria alternativa para su inclusión en software destinado al filtrado de contenidos.  

  • English

    Images constitute an essential component within the digital contents generated and interchanged through telecommunications networks. Since some years ago, the international community has been working in various filtering and contents classification systems. Within these systems, the evaluation of the images plays a crucial role. At this work, the main results are presented in relation to the design, the implementation and testing of an image classification module, whose first task is to detect naked people. This module, MLP (MultiLayer Perceptron) neural networks based, achieves elevated detection levels, which joined to its velocity and easy development, turns it into a serious alternative for its inclusion in content filtering software.