Фильтрация нецензурных изображений в информационном потоке

ФИО студента: Желонкин Дмитрий Владимирович

Руководитель: Карпов Николай Вячеславович

Кампус/факультет: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Программа: Интеллектуальный анализ данных (Магистратура)

Год защиты: 2017

Сверточные нейронные сети (CNN) показывают лучшие результаты в множестве задач. В работе представлена схема обучения CNN для фильтрации нецензурных изображений с результатом 97.8% точности на тестовой выборке. Нецензурные или порнографические изображения рассматриваются только в контексте демонстрации интимных частей тела. Одним из главных достоинств работы является рассмотрение класса порнографических изображений вместе с рисунками, имитирующие интимные части тела. Кроме того в исследовании представлена процедура сбора репрезентативной выборки и её применение. Результатом работы является алгоритм фильтрации нецензурных изображений и его сравнение с другими известными подходами.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ