SafeVchat：在线视频聊天服务中的色情内容检测与不当用户识别

诸如Chatroulette、Omegle和vChatter等在线视频聊天服务，在视频聊天会话中随机匹配用户对，正迅速变得非常流行，以Chatroulette为例，每月用户超过一百万。此类系统中遇到的一个关键问题是存在暴露狂和色情内容。考虑到此类系统中存在未成年用户，这一问题尤为严重。本文提出了SafeVchat，一种针对暴露狂检测问题的新颖解决方案，该方案采用了一系列图像检测算法。本文的一个关键贡献在于，基于Dempster-Shafer理论，如何将各个检测器的结果融合成一个整体决策，以将用户分类为行为不当或正常。本文提出了一种新颖的基于运动的皮肤检测方法，该方法实现了显著更高的召回率和更好的精确率。所提出的方法已通过从Chatroulette.com获得的真实世界数据和图像轨迹进行了评估。