Resumen

Recientemente, se ha vuelto muy fácil adquirir diversos tipos de contenidos de imagen a través de dispositivos móviles con sensores visuales de alto rendimiento. Sin embargo, también se distribuyen y difunden fácilmente contenidos de imágenes perjudiciales, como fotos y vídeos de desnudos. Por lo tanto, se están introduciendo continuamente varios métodos para detectar y filtrar eficazmente dichos contenidos de imagen. En este trabajo, proponemos un nuevo enfoque para detectar de forma robusta la zona del ombligo humano, que es un elemento que representa la nocividad de la imagen, utilizando características tipo Haar y un algoritmo AdaBoost en cascada. En el método propuesto, la zona del pezón de un humano se detecta primero utilizando la información de color de la imagen de entrada y las regiones candidatas al ombligo se detectan utilizando información posicional relativa a la zona del pezón detectada. A continuación, se eliminan las zonas sin ombligo de las regiones candidatas y sólo se detectan de forma robusta las zonas con ombligo real mediante filtrado con la característica Haar y el algoritmo AdaBoost en cascada. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto extrae las zonas del pezón y el ombligo con mayor precisión que el método convencional. Se espera que el algoritmo de detección del área del ombligo propuesto se utilice eficazmente en diversas aplicaciones relacionadas con la detección de contenidos nocivos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:regiones candidatas del ombligo, algoritmo adaboost, área del pezón, algoritmo de detección del área del ombligo, áreas reales del ombligo, contenido dañino de la imagen, área del ombligo humano, tal contenido de la imagen, haar, método
• Keywords:candidate navel regions, adaboost algorithm, nipple area, navel area detection algorithm, actual navel areas, harmful image contents, human navel area, such image contents, haar, method