Brasil CT&I | Pesquisa propõe método de detecção de imagens de pornografia infantil » Brasil CT&I
As redes neurais convolucionais, inspiradas no funcionamento do córtex visual humano, constituem um dos recursos mais eficientes na área de aprendizado de máquinas. Elas estão na base de método destinado à detecção de pornografia infantojuvenil em imagens proposto em pesquisa realizada por João José de Macedo Neto, no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFMG. Macedo é perito da Polícia Federal, que tem utilizado o método, em fase de avaliação.
Os três módulos – para detecção de pornografia, de faces e para estimativa de idade – são baseados em redes neurais convolucionais (CNN, de convolutional neural networks), categoria de redes neurais com grande aplicação em tarefas de classificação de imagens e vídeos, processamento de linguagem natural, entre outras.
Assim como as redes neurais, as CNN possuem em sua arquitetura neurônios associados a pesos, ou parâmetros, que são aprendidos durante a fase de treinamento. Além disso, as redes neurais possuem uma estrutura computacional e matemática associada a uma função de perda, que tem papel central no aprendizado.
"Na fase de treinamento é utilizada uma grande quantidade de dados rotulados ou conhecidos, que servem como exemplos para o aprendizado", explica João Macedo. "Para cada exemplo ou grupo de exemplos processados pela rede, a função de perda é utilizada para registrar os erros e determinadas propriedades desejáveis da rede. Em seguida, esses valores são utilizados para ajustar os pesos, aprimorando o aprendizado. O processo é repetido até que a rede atinja nível de resposta adequado."
Em testes efetuados em um conjunto de dados restrito à PF, a nova abordagem registrou quase 80% de acurácia.
Ainda de acordo com o pesquisador, diferentemente do que ocorre com as redes neurais comuns, as CNN possuem um mecanismo de compartilhamento de pesos por diversos neurônios. Essa característica, associada à sua arquitetura peculiar e a outras particularidades, possibilita explorar as relações espaciais dos dados de imagens, o que, em parte, justifica sua utilização extensiva em tarefas de classificação de imagens e vídeos, entre outras.
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A análise de cada arquivo de imagem dura cerca de 0,4 segundo (0,06s para classificação de pornografia, 0,32s para detecção de faces e 0,02s para estimativa de idade). A aplicação do método de detecção em vídeos se dá por meio de processo de amostragem e classificação de quadros, resultando na seleção dos quadros mais significativos para o propósito da investigação.
Segundo João Macedo, o método de estimativa de idade desenvolvido atualmente classifica as faces em faixas de idade, como a de 15 a 22 anos. "No futuro, chegaremos a uma estimativa mais precisa, com idades mais próximas ao limite da restrição legal para a tipificação de crime", prevê o pesquisador, acrescentando que o foco da técnica estará também na identificação com base na análise de partes do corpo – é comum, nesse tipo de imagem, a oclusão dos rostos.