Un método de clasificación automática para la identificación de imágenes pornográficas
Trabajo de investigación
- Autores:
-
Montoya-Pedraza, Andrea Carolina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/24971
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10983/24971
- Palabra clave:
- PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
ALGORITMO
INTERNET
PORNOGRAFÍA
MACHINE LEARNING
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
APRENDIZAJE SUPERVISADO
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- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2020
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Guzmán-Avendaño, Roger Enriquedc5ef683-0f72-499f-a58c-6325098b9650-1Montoya-Pedraza, Andrea Carolina7655c02d-87b6-4eb6-a78a-ddce7560dc92-12020-09-10T16:16:05Z2020-09-10T16:16:05Z2020Trabajo de investigaciónEl avance de las tecnologías e implementación de nuevas plataformas de comunicación o de mensajería instantánea como Twitter, Facebook, Snapchat, WhatsApp entre otras; conocidas como aplicaciones móviles (Apps) y fácilmente adquiridas por cualquier persona con acceso a internet, han repercutido sustancialmente en el sano desarrollo de los niños(as) y jóvenes. Teniendo en cuenta que los sistemas informáticos ayudan en esta problemática, se busca dar solución utilizando aprendizaje de máquina que usa algoritmos para la detección de imágenes. Para tener éxito es necesario aplicar métodos de preprocesamiento, selección y segmentación de imágenes que ayudan a detectar características posteriormente representarlas computacionalmente y luego aplicando modelos de clasificación poder determinar si la imagen es pornográfica o no.PregradoIngeniero de Sistemas1. INTRODUCCIÓN 2. ANTECEDENTES 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 4. OBJETIVOS 5. JUSTIFICACIÓN 6. DELIMITACIÓN 7. MARCO REFERENCIAL 8 METODOLOGÍA 9 DISEÑO METODOLÓGICO 10 INSTALACIONES Y EQUIPO REQUERIDO 11 ESTRATEGIAS DE COMUNICACIÓN Y DIVULGACIÓN 12 DISCUSIÓN / RESULTADOS 13 CONCLUSIONES 14 RECOMENDACIONES 15 BIBLIOGRAFÍAapplication/pdfMontoya-Pedraza, A. C. (2020). Un método de clasificación automática para la identificación de imágenes pornográficas. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiahttps://hdl.handle.net/10983/24971spaFacultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas y ComputaciónBASILIO, Marcial. Novedosa técnica para la detección de imágenes pornográficas empleando modelos de color HSV y YCbCr . Coyoacán, México DF. 2012.Daniel, Víctor y Gil VERA. La adicción a la pornografía: causas y consecuencias/ The pornography addiction: causes and consequences Learning Analytics in higher education. View Project. Ingeniería de Software. 2017.RIGAN, Ap-Apid. An Algorithm for nudity detection. Manila, Philippines. 2016.HANI K. AL. MOHAIR, JUNITA MOHAMAD.SALEH AND SHAHREL AZMIN SUANDI. Impact of Color Space on Human Skin Color Detection Using an Intelligent System. Malaysia. 2015.G. Yang, H. Li, L. Zhang and Y. Cao, Research on a Skin Color Detection Algorithm Based on Self-adaptive Skin Color Model, Communications and Intelligence Information Security (ICCIIS), pp.266-270, 2010.J. Brand and J. S. 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