Online video chat tjänster, såsom Chatroulette, Omegle, och vChatter blir allt populärare och har lockat miljontals användare. Ett kritiskt problem i sådana tillämpningar är förekomsten av felaktigt beteende användare ("flashers") och obscent innehåll. Att automatiskt filtrera bort obscent innehåll från dessa system på ett effektivt sätt innebär en svår utmaning. I detta dokument presenteras en ny klassificeringslösning för Fine-Grained Cascaded (FGC) som avsevärt påskyndar den beräkningsintensiva processen att klassificera användare som misskötta sig genom att dela upp bildutdragningen i flera steg och filtrera bort lättklassade bilder i tidigare skeden, vilket sparar onödiga beräkningskostnader för funktionsutdragning i senare skeden. Vårt arbete förbättras ytterligare genom att integrera ny webcam-relaterad kontextuell information (belysning och färg) i klassificeringsprocessen, och en 2-stegs mjuk marginal SVM-algoritm för att kombinera flera funktioner. Utvärderingsresultat med hjälp av verkliga data som erhållits från Chatroulette visar att den föreslagna FGC-baserade klassificeringslösningen avsevärt överträffar de senaste teknikerna.
En finkornig kaskad (FGC) klassificerare föreslogs för att påskynda beräkningsintensiv bearbetning (såsom Dense SIFT, HOG) för klassificering REF.
Efficient misbehaving user detection in online video chat services
{'venue': "WSDM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}