A deep-learning approach to early identification of suggested sexual harassment from videos

要約

セクハラ、性的虐待、性暴力は、今日の時代に蔓延している問題です。
女性の安全は強調され、対処される必要がある重要な問題です。
この問題を考慮して、私たちは映画から生成された画像に基づいて、これらの懸念のそれぞれとそれに影響を与える要因を研究しました。
私たちは、これらの状況を描写した画像に存在する視覚的属性に基づいて、3 つの用語 (嫌がらせ、虐待、暴力) を分類しました。
私たちは、被害者と加害者の表情や望ましくない接触などの要素が、セクハラ、虐待、暴力を含む場面の特定に直接関係していることを特定しました。
また、Google Cloud Vision API や Clarifai API などの最先端の露骨なコンテンツ検出器がどのようにしてこれらの画像を識別して分類できないのかについても調査し、概要を説明しました。
これらの定義と特徴に基づいて、私たちはさまざまなインド映画のシーンからこの種のものとしては初めてのデータセットを開発しました。
これらのシーンはセクハラ、性的虐待、または性的暴力として分類され、PASCAL VOC 1.1 形式でエクスポートされます。
私たちのデータセットには、特定された関連する特徴に関する注釈が付けられており、これらの問題を特定するための深層学習コンピューター ビジョン モデルの開発とトレーニングに使用できます。
データセットは研究開発のために公開されています。

要約(オリジナル)

Sexual harassment, sexual abuse, and sexual violence are prevalent problems in this day and age. Women’s safety is an important issue that needs to be highlighted and addressed. Given this issue, we have studied each of these concerns and the factors that affect it based on images generated from movies. We have classified the three terms (harassment, abuse, and violence) based on the visual attributes present in images depicting these situations. We identified that factors such as facial expression of the victim and perpetrator and unwanted touching had a direct link to identifying the scenes containing sexual harassment, abuse and violence. We also studied and outlined how state-of-the-art explicit content detectors such as Google Cloud Vision API and Clarifai API fail to identify and categorise these images. Based on these definitions and characteristics, we have developed a first-of-its-kind dataset from various Indian movie scenes. These scenes are classified as sexual harassment, sexual abuse, or sexual violence and exported in the PASCAL VOC 1.1 format. Our dataset is annotated on the identified relevant features and can be used to develop and train a deep-learning computer vision model to identify these issues. The dataset is publicly available for research and development.

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