@MASTERSTHESIS{ 2012:1226974396,
 	title = {Análise de características para detecção de nudez em imagens},
 	year = {2012},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2961",
 	abstract = "Com a popularização do acesso a Internet, instituições e pais têm encontrado sérios problemas
 para evitar o acesso de funcionários e crianças a conteúdos impróprios como páginas
 pornográficas. Na Web, este tipo de conteúdo pode estar disponibilizado em forma de vídeos,
 sons, texto e, principalmente em forma de imagens. Como a maior parte do conteúdo impróprio
 está disponível através de imagens, faz-se necessária a utilização de mecanismos que
 possibilitem analisar o conteúdo da imagem para combater este tipo de abuso. Nesse contexto, a
 detecção de nudez em imagens é normalmente uma etapa importante.
 Diversas abordagens aplicam detecção de pele como passo fundamental para a detecção
 de nudez. Esta tarefa não é trivial, uma vez que há a necessidade de uso de filtros de pele
 robustos a variações de tonalidades ocasionadas por luminosidade. Adicionalmente, é utilizada
 uma combinação de características baseadas em cor, textura e formas, que podem ocasionar um
 aumento indesejado na complexidade e no tempo de processamento dos algoritmos de detecção.
 Apesar dessa desvantagem, em muitos trabalhos disponíveis na literatura, não é realizada uma
 análise da relevância das características envolvidas no processo de classificação das imagens.
 O objetivo desta dissertação é investigar as principais características para descrição de
 imagens de nudez e selecionar as que obtiverem maior relevância em função da precisão do
 classificador. A análise das características é feita através de um conjunto de séries de
 experimentos que representam diferentes cenários de comparação. Primeiramente, são feitas
 comparações entre características extraídas sem aplicação de filtro de pele, denominadas
 propriedades globais. Em seguida, características extraídas a partir da aplicação do filtro de pele
 são também comparadas. Essas características são denominadas propriedades locais. Em uma
 terceira série de experimentos, um algoritmo de zoneamento é utilizado para que seja analisado o
 impacto das características, tanto locais como globais, em cada zona da imagem. Em todas as
 séries de experimentos, cada característica é analisada tanto de forma isolada, quanto em
 subconjuntos, para que seja determinado o melhor compromisso entre o conjunto de
 características e o desempenho do classificador. Para isso, é utilizada uma arquitetura
 denominada ANDImage (Architecture for Nude Detection in Image), que permite a inclusão e
 exclusão desses diferentes módulos.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}