Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung

Fraunhofer-Gesellschaft; Darmstadt; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Hessen sucht einen Masterstudenten (m/w/d) für eine Arbeit zur Analyse erotischer und pornografischer Bilder. Die Forschung konzentriert sich auf Machine Learning und Bildverarbeitung. Gesucht werden Kenntnisse in Python und der Bereitschaft, mit schwer erkennbaren Bildmaterialien zu arbeiten. Flexible Arbeitszeiten und Einblicke in akademische und industrielle Anwendungen werden geboten.

Leistungen

Selbstständige Arbeitszeiteinteilung

Einblicke in Forschung und Anwendung

Qualifikationen

• Eignung zur eigenständigen Einarbeitung in neue Forschungsthemen.
• Bereitschaft, mit erotischem Bildmaterial zu arbeiten.
• Interesse an wissenschaftlicher Forschung.

Aufgaben

• Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung.
• Training von Modellen wie YOLO und Mask R-CNN.
• Evaluierung der Modelle auf geeigneten Datensätzen.

Kenntnisse

Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning

Gute Python-Kenntnisse

Kenntnisse in Computer-Vision

Tools

PyTorch

Jobbeschreibung

Hintergrund/Motivation:
Zur Erkennung von erotischem und pornografischen Bildmaterial werden häufig Modelle eingesetzt, welche menschliche Haut, Körperteile oder Szenen erkennen können. Mithilfe von entsprechenden Datensätzen [1] lassen sich Klassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle trainieren. Es gibt allerdings auch Bilder, welche offensichtlicht erotisch oder pornografisch sind, welche aber durch herkömmliche Methoden nicht erkannt werden können. Dies trifft z.B. auf Personen in hautenger Latex- oder Lederbekleidung zu. Existierende Ansätze im Bereich des \"Human Parsing\" können personen und deren Kleidung bereits gut segmentieren. Außerdem existieren Datasets wie Fashionpedia [2], welche Segmentierungsmasken und Labels für Kleidungsstücke beinhalten.

Ziel:
Ziel dieser Masterarbeit ist es zu untersuchen, ob und in welchem Umfang Kleidungsstücke zur Erkennung von erotischem und pornografischem Bildmaterial genutzt werden können. Zunächst soll recherchiert werden, welche bereits existierenden Ansätze sich zur Bearbeitung der Fragestellung eignen. Lücken in bestehenden Datensätzen und Modellen sollen beschrieben und durch eigene Daten und Modelle geschlossen werden. Auf Basis der entwickelten Methoden soll anschließend evaluiert werden, (1) ob eine zuverlässige Erkennung erotischer Kleidung möglich ist und (2) ob sich erotische und pornografische Bilder anhand erkannter Kleidung von anderen Kategorien abgrenzen lassen. Hierbei sollen auf unterschiedliche Gegenklassen evaluiert werden, wie z.B. Alltags-, Sport oder Strandbilder.

Ergebnisse:
Als Teil dieser Masterarbeit sollen die folgenden Ergebnisse erzielt werden:

Hier sorgst Du für Veränderung

• Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung bzw. Segmentierung.
• Nutzung vortrainierter state-of-the-art Modelle wie SAM 3, um Annotationen zu generieren.
• Training von Modellen wie YOLO, RT-DETR, Mask R-CNN.
• Analyse existierender Datensätze hinsichtlich der vorkommenden Kleidung.
• Evaluierung der trainierten Modelle auf geeigneten Datensätzen.

Hiermit bringst Du Dich ein

• Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und dem Training neuronaler Netze.
• Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise erste Erfahrung mit PyTorch.
• Idealerweise Kenntnisse in Computer-Vision und Objekterkennung/Segmentierung.
• Motivation, sich eigenständig in neue und aktuelle Forschungsthemen einzuarbeiten.
• Bereitschaft mit erotischem oder pornografischem Bildmaterial zu arbeiten.
• Interesse an wissenschaftlicher Forschung.

Was wir für Dich bereithalten

• Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
• Einblicke in das Schnittfeld von akademischer Forschung und industrieller Anwendung.

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Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT

www.sit.fraunhofer.de

Kennziffer:82692Bewerbungsfrist:

Verwandte Arbeiten:

[1] Phan, D. D. et al., LSPD: A Large-Scale Pornographic Dataset for Detection and Classification — https://inass.org/wp-content/2021/09/2022022819.pdf
[2] Jia, M. et al., Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset — https://arxiv.org/pdf/2004.12276

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

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