Content-Based Filtering for Video Sharing Social Networks

In this paper we compare the use of several features in the task of content filtering for video social networks, a very challenging task, not only because the unwanted content is related to very high-level semantic concepts (e.g., pornography, violence, etc.) but also because videos from social networks are extremely assorted, limiting the use of a priori information. We propose a simple method, able to combine diverse evidence, coming from different features and various video elements (entire video, shots, frames, keyframes, etc.). We evaluate our method in two social network applications, related to the detection of unwanted content — pornographic videos and violent videos. Using challenging test databases, we show that this simple scheme is able to obtain good results, provided that adequate features are chosen. Moreover, we establish the use of spatiotemporal local descriptors as critical to the success of the method in both applications. Resumo. Neste trabalho, comparamos o uso de diferentes características na tarefa de filtragem de conteúdo para redes sociais de vídeo, uma tarefa muito desafiadora, não só porque o conteúdo indesejado está relacionado a conceitos semânticos de muito alto-nível (por exemplo, pornografia, violência, etc ), mas também porque os vídeos das redes sociais são extremamente variados, impedindo o uso de informação a priori. Propomos um método simples, capaz de combinar evidências diversa, provenientes de diferentes características e elementos de vídeo (vídeo inteiro, tomadas, quadros, quadros-chave, etc.) Avaliamos o nosso método em duas aplicações para redes sociais, relacionadas à detecção de conteúdos não desejados — vídeos pornográficos e vídeos violentos. Usando bases de dados de teste desafiadoras, mostramos que este esquema simples é capaz de obter bons resultados, desde que características adequadas sejam escolhidas. Além disso, mostramos que o uso descritores espaço-temporais locais é crítico para o sucesso do nas duas aplicações.