Detecção de Pornografia Infanto-juvenil Baseada em Pornografia Adulta e Estimativa de Idade Facial.

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: MOREIRA, Danilo Coura.
• Orientador(a): PEREIRA, Eanes Torres.
• Banca de defesa: GOMES , Herman Martins., ARAÚJO , Joseana Macêdo Fechine Régis de., JUNG, Cláudio Rosito., BERNARDINO JÚNIOR, Francisco Madeiro., VEGA, Marco Antônio Alvarez.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação forense; Informática forense; Visão computacional; Visión por computador; Classificação de imagens; Pornografia infanto-juvenil; Aprendizado profundo; Aprendizaje profundo; Redes neurais convolucionais; Redes neuronales convolucionales; Digital forensics; Computer vision; Image classification; Child and adolescent pornography; Deep learning; Convolutional neural networks
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/17946

A evolução tecnológica certamente trouxe e vem trazendo grandes avanços sociais e econômicos para a geração atual, entretanto, esse desenvolvimento também tem sido utilizado por alguns indivíduos para a prática de novos crimes ou, até mesmo, auxiliar na prática de antigos delitos. É o que acontece com a violência sexual contra crianças e adolescentes, um crime realizado ao longo dos anos sem auxílio da tecnologia que, nas últimas décadas, tem sido impulsionado pela posse e compartilhamento de arquivos digitais possuindo conteúdo pornográfico infanto-juvenil. O aumento do cometimento de crimes dessa natureza acaba influenciando a demanda da realização dos exames periciais em busca de conteúdo pornográfico infanto-juvenil. Esses exames, na maioria das vezes, são realizados de maneira não automatizada nos institutos de polícia científica do Brasil. Baseado nessa necessidade, foi desenvolvida uma técnica que, sem a utilização de imagens de conteúdo pornográfico infanto-juvenil, possibilita detectar conteúdo pornográfico e inferir, por meio de faces detectadas, a probabilidade de esse tipo de imagem retratar crianças e/ou adolescentes. Para a detecção de pornografia, foi proposta uma nova base de dados pornográfica (Pornographic and Explicit Dataset 376K) aliada ao uso de uma estratégia gulosa para a seleção e ajuste fino de uma rede neural convolucional. Para estimar a menoridade penal dos envolvidos, foi proposta uma nova técnica baseada também em aprendizado profundo para a estimação de idade real, a partir de faces humanas, que utiliza dados de idade aparente para aprimorar seu resultado final. Por fim, ainda foi proposta uma técnica baseada em aprendizado de máquina tradicional que aprimorou os resultados referentes à probabilidade de uma face humana pertencer a um individuo menor de idade. Essa abordagem, composta por módulos inovadores na detecção de pornografia e na estimação de idade real facial, que superaram pesquisas inseridas no estado da arte em suas respectivas áreas, também atingiu resultados compatíveis com o estado da arte da detecção de pornografia infanto-juvenil.