Att identifiera eventuella kränkningar av de mänskliga rättigheterna genom bilder är en ny och utmanande uppgift på området datorseende, som kommer att göra det möjligt att avslöja kränkningar av de mänskliga rättigheterna över storskaliga data som annars kan vara omöjliga. Standarddatabaser för objekt- och scenkategorisering innehåller hundratals olika klasser, men den största tillgängliga uppsättningen av brott mot mänskliga rättigheter innehåller endast fyra klasser. Här introducerar vi databasen för mänskliga rättigheter (HRA), en verifierad databas för experter med 3050 bilder av kränkningar av mänskliga rättigheter, märkta med semantiska kategorier av mänskliga rättigheter, som innehåller en förteckning över de typer av kränkningar av de mänskliga rättigheterna som för närvarande förekommer. Med HRA-datasetet och ett tvåfasprogram för överföringsutbildning finjusterade vi de toppmoderna djupa konvolutionella neurala nätverken (CNN) för att tillhandahålla människorättskränkningar klassificeringen CNN. Vi presenterar också omfattande experiment förfinade för att utvärdera hur väl objekt-centriska och scen-centriska CNN-funktioner kan kombineras för uppgiften att erkänna brott mot mänskliga rättigheter. Med detta visar vi att HRA-databasen utgör en utmaning på en högre nivå för de välstuderade representationsinlärningsmetoderna och utgör ett riktmärke i uppgiften att erkänna brott mot de mänskliga rättigheterna i ett visuellt sammanhang. Vi förväntar oss att denna datauppsättning kan bidra till att öppna nya horisonter för att skapa system som kan känna igen rik information om kränkningar av de mänskliga rättigheterna. Datorseende, bildtolkning, visuellt erkännande, konvolutionella neurala nätverk, erkännande av brott mot mänskliga rättigheter.
Nyligen, Kalliatakis m.fl. REF införde en större, verifierad av experter bilddatauppsättning för finjusterande objekt-centriska och scen-centriska CNN.
Exploring Object-Centric and Scene-Centric CNN Features and Their Complementarity for Human Rights Violations Recognition in Images
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}