Constructing pornographic images detector based on naïve bayesian classifier
Joint Authors
Taqa, Ala Y.
al-Sulaifani, Bayiz Khurshid
Source
al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah
Issue
Vol. 23, Issue 1 (31 Mar. 2010), pp.84-107, 24 p.
Publisher
University of Mosul College of Education for Pure Science
Publication Date
2010-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
24
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
اكتشاف الصور الإباحية على نحو فعال يمكن أن يمنع من نشر هذه الصور على شبكة الإنترنت.
يقترح البحث أسلوب جديد للتحري عن الصور الإباحية.
استخدم مصنف بيز البسيط في بناء المتحري المقترح للتعرف على الصور الإباحية.
تم بناء نموذجي ألوان الأول للألوان المستخدمة في الجلد و الأخر للألوان المستخدمة في غير الجلد و التي استخدمت لاحقا في بناء قانون القرار البيزي للتحري عن الجلد.
تم استخلاص بعض الصفات من نتائج متحري الجلد و التي تشكل بدورها متجه الصفات.
درب مصنف بيز البسيط على هذه الصفات لكل من الصنفين الصور الإباحية و الغير إباحية.
تم استخدام (136) تدريب متحري الصور و (154) لاختباره .تم تقييم متحري الصور الإباحية باستخدام المقاييس : الحساسية، الضبط، التخصيص و الدقة.
تعطي المتحري نسبة تحري صحيحة تقدر بـ 91.48 % و بنسبه إيجابية خاطئة تساوي 6.67 %.
Abstract EN
Detection of pornographic images can effectively prevent pornographic images from spreading on the Internet.
This research proposes a new approach of pornographic images detector.
Naïve Bayesian classifier is used by the proposed detector to identify potential pornographic images.
Skin and non-skin color models are constructed and exploited by constructing a Bayesian decision rule based skin detector.
Several features are extracted from the output of skin detector which forms the features vector.
The naive Bayesian classifier is trained on these features for both porn and non-porn classes.
An experiment used (136) images for training the pornographic images detector and (154) images for testing it.
The pornographic images detector is evaluated by using sensitivity, precision, specificity and accuracy metrics.
It achieves a detective rate of (91.48 %) with (6.67 %) false positive rate.
American Psychological Association (APA)
Taqa, Ala Y.& al-Sulaifani, Bayiz Khurshid. 2010. Constructing pornographic images detector based on naïve bayesian classifier. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah،Vol. 23, no. 1, pp.84-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326038
Modern Language Association (MLA)
Taqa, Ala Y.& al-Sulaifani, Bayiz Khurshid. Constructing pornographic images detector based on naïve bayesian classifier. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah Vol. 23, no. 1 (2010), pp.84-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326038
American Medical Association (AMA)
Taqa, Ala Y.& al-Sulaifani, Bayiz Khurshid. Constructing pornographic images detector based on naïve bayesian classifier. al-Tarbiyah wa-al-Ilm : Majallat ilmiyah lil-Buhuth al-Ilmiyah al-Asasiyah. 2010. Vol. 23, no. 1, pp.84-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-326038
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 106-107
Record ID
BIM-326038