70193

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Распознавание деструктивного мультимедиаконтента в социокиберфизической системе мониторинга сети интернет по одному кадру

ISBN/ISSN: 

1999-8554

DOI: 

10.18127/j19998554-202203-01

Наименование источника: 

  • Нейрокомпьютеры: разработка, применение

Обозначение и номер тома: 

№3

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ЗАО "Издательство "Радиотехника"

Год издания: 

2022

Страницы: 

5-11
Аннотация
Постановка проблемы. В целях противодействия проявлению агрессии, давления и других форм деструктивного воздействия на индивидуальное и групповое сознание пользователей на сегодняшний день на первый план выходит задача обнаружения деструктивного контента, такого как явная «нагота», насилие, наркотики, алкоголь и др. В условиях быстрого темпа цифровизации и генерации разнородного Интернет-контента построение высокоэффективных научно-технических решений, позволяющих в автоматизированном режиме проводить детектирование подобного рода контента, является актуальной научной проблемой. Цель. Провести исследование потенциала извлечения характерных признаков из одиночных кадров с целью распознавания деструктивного Интернет-контента разного рода и предложить подход к распознаванию такого контента по одному кадру. Результаты. Представлена система детектирования деструктивного контента, основанная на сверточной нейронной сети, позволяющей классифицировать мультимедиафайлы по принадлежности к заранее определенным категориям. Экспериментально доказано, что предложенная модель обеспечивает среднюю точность топ-1, равную 80%, по всем классам при тестировании на коллекции изображений. Практическая значимость. Предлагаемый подход к детектированию деструктивного контента на изображениях позволяет уменьшить объем обрабатываемых данных на 10%, повышая эффективность анализа при решении подобных задач.

Библиографическая ссылка: 

Русаков К.Д., Исхакова А.О., Мещеряков Р.В. Распознавание деструктивного мультимедиаконтента в социокиберфизической системе мониторинга сети интернет по одному кадру // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2022. №3. С. 5-11.