Класифікація конфіденційних зображень із використанням нейронного хешу

Simple item page
dc.contributor.authorБучко, Олена
dc.contributor.authorНгуєн, Сан Бинь
dc.date.accessioned2023-03-30T07:55:13Z
dc.date.available2023-03-30T07:55:13Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionHumanity generates considerable information using its devices – smartphones, laptops, and tablets. Users upload images to different platforms, such as social networks, messengers, web services and other applications, which greatly endanger their personal information. User privacy has been exploited on the Internet for a long time. Interested parties lure potential customers into a trap of offers and services using such information as age, weight, nationality, religion and preferences. The sensitive information that may be contained in personal images is sometimes not recognized by their users as dangerous to share and, therefore, can easily be shared online by the owner without a second thought. This article inspects a neural hash algorithm for solving image classification tasks of confidential information and evaluates it via basic metrics. The main idea of the algorithm is to find similar images that will serve as an example for defining classes. The algorithm uses hash codes, ensuring users’ privacy. The evaluation of the algorithm is based on "The Visual Privacy (VISPR) Dataset". The main components of the algorithm are a neural network that generates vectors of extracted features for images and an indexed set of images (hash tables) that store knowledge about a particular domain. The critical aspect of the algorithm involves collisions of hash codes for similar images due to the similarity of their vectors of extracted features. The resulting hash codes can be identical or differ by a specific value of Hamming distance. Multiple hash tables with different hash functions are used to increase the recall or precision of the results. The effect of imperfect taxonomy was analyzed, which led to further filtration of abstract classes and increasing overall scores. Also, the article investigates the "pseudo-adaptivity" of the algorithm - the ability to classify new classes and add new cases to existing classes that were not included in the training stages. Such ability may be crucial for domains with many image instances or classes.en_US
dc.description.abstractЗапропоновано підхід із застосуванням нейронного хешу для розв’язання задачі класифікації конфіденційних зображень. Головна ідея алгоритму полягає у пошуку схожих зображень – таких, що слугуватимуть взірцем для визначення класів. Алгоритм використовує хеш-коди, що дає змогу забезпечити приватність світлин користувачів. Розглянуто псевдоадаптивність мережі.uk_UA
dc.identifier.citationБучко О. А. Класифікація конфіденційних зображень із використанням нейронного хешу / Бучко О. А., Нгуєн С. Б. В. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2022. - Т. 5. - С. 68-71. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2022.5.68-71uk_UA
dc.identifier.issn2617-3808
dc.identifier.issn2617-7323
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18523/2617-3808.2022.5.68-71
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/24865
dc.language.isouk
dc.relation.sourceНаукові записки НаУКМА. Комп'ютерні наукиuk_UA
dc.statusfirst publisheden_US
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectхешуванняuk_UA
dc.subjectнайближчі сусідиuk_UA
dc.subjectнавчання на прикладахuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectneural networksen_US
dc.subjecthashingen_US
dc.subjectnearest neighboren_US
dc.subjectinstance-based learningen_US
dc.titleКласифікація конфіденційних зображень із використанням нейронного хешуuk_UA
dc.title.alternativeClassification of confidential images using neural hashen_US
dc.typeArticleen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Buchko_Nhuien_ Klasyfikatsiia_konfidentsiinykh_zobrazhen_iz_vykorystanniam_neironnoho_kheshu.pdf
Size:
251.84 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 5
Кафедра інформатики