Phân loại web đồi trụy dựa vào văn bản và hình ảnh
Số 4(63) - 2018
Phạm Thị Hường, Nguyễn Văn Thanh
Tạp chí NCKH, trường Đại học Sao Đỏ
2018/12/27

Nghiên cứu này tiếp cận theo phương pháp máy học để từ đó có thể phát hiện tự động những website chứa hình ảnh khiêu dâm và văn bản có nội dung đồi trụy. Cụ thể, sử dụng giải thuật SVM để phân lớp hình ảnh dựa vào phân loại màu da cải tiến và Naïve Bayes để phân lớp văn bản. Kết quả cho thấy mô hình đề xuất có độ chính xác phân lớp cao hơn một số phương pháp đã công bố.

Máy vector hỗ trợ; phân lớp văn bản; phân lớp hình ảnh; Naïve Bayes; phân loại Web.

 

Các bài báo khác