Esta aplicación es un esfuerzo para reducir las muertes relacionadas con selfies. Esta
La cámara realiza un análisis en tiempo real de la imagen que está viendo y da un codazo a
Usuario si infiere una escena para ser peligroso. La aplicación hace esta inferencia.
utilizando técnicas de aprendizaje profundo. No recomendamos a ningún usuario que vaya.
únicamente sobre la base del empuje mostrado por la aplicación. En cambio el empujón
Se supone que aumenta la conciencia del usuario. Aunque hemos hecho nuestro
modelo de inferencia para ser robusto a las perturbaciones, están obligados a ser
tanto falsos positivos como falsos negativos en nuestras inferencias. Te sugerimos
El usuario actuará responsablemente en tales casos. Si sientes que el empujón es
molestándote, haz clic en ignorar y la aplicación no te empujará de nuevo. Permanecer
seguro al hacer clic en selfies. Este trabajo se basa en nuestro trabajo de investigación:
+ Nanda, V., Lamba, H., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N. y Kumaraguru, P. Stop the Killfies! Usando el aprendizaje profundo para identificar selfies peligrosas. Aceptado en el 9º Taller internacional sobre modelado de redes sociales (MSM'2018) Aplicación del aprendizaje automático y la IA para modelar redes sociales. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/stop-killfies-webconf18.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N., Kumaraguru, P. De la cámara al lecho de muerte: Entendiendo las selfies peligrosas en las redes sociales. Aceptado como Póster en la 11ª Conferencia Internacional sobre Web y Redes Sociales (ICWSM), 2017. Póster. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/camera-to-deathbed-icwsm2017.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M., y Kumaraguru, P. Me, Myself y My Killfie: caracterizando y previniendo las muertes de selfies. Nov 2016. Informe Técnico. http://precog.iiitd.edu.in/Publications_files/HL-et.al.KillFie.pdf