Saftie Camera
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À propos de cette application
Cette application est un effort pour réduire les décès liés aux selfies. Ce
caméra fait une analyse en temps réel de l'image qu'il voit et pousse un
utilisateur si cela implique qu'une scène est dangereuse. L'application fait cette inférence
en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur. Nous ne recommandons à aucun utilisateur d'aller
uniquement sur la base du coup de pouce indiqué par l'application. Au lieu du coup de pouce
est censé augmenter la prise de conscience de l'utilisateur. Bien que nous ayons fait notre
modèle d'inférence pour être robuste aux perturbations, il y a forcément
faux positifs et faux négatifs dans nos déductions. Nous suggestons
l'utilisateur agit de manière responsable dans de tels cas. Si vous sentez que le coup de pouce est
vous dérange pas, cliquez sur ignorer et l'application ne vous poussera plus. Rester
en sécurité en cliquant sur selfies. Ce travail est basé sur nos travaux de recherche:
+ Nanda, V., Lamba, H., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N. et Kumaraguru, P. Stop the Killfies! Utiliser l'apprentissage en profondeur pour identifier les selfies dangereux. Accepté lors du 9ème atelier international sur la modélisation des médias sociaux (MSM'2018) Application de l'apprentissage par la machine et de l'IA pour la modélisation des médias sociaux. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/stop-killfies-webconf18.pdf
+ Lamba, H., V. Bharadhwaj, M. Vachher, D. Agarwal, M., Arora, N., Sachdeva, P., Kumaraguru, P.. Comprendre les selfies dangereux sur les médias sociaux. Accepté comme affiche à la 11e Conférence internationale sur le Web et les médias sociaux (ICWSM), 2017. Affiche. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/camera-to-deathbed-icwsm2017.pdf
+ Lamba, H., V. Bharadhwaj, M. Vachher, D. Agarwal, M. Arora et M. Kumaraguru, P. Moi, moi-même et mon Killfie: caractérisation et prévention de la mort par selfie Nov 2016. Rapport technique. http://precog.iiitd.edu.in/Publications_files/HL-et.al.KillFie.pdf
caméra fait une analyse en temps réel de l'image qu'il voit et pousse un
utilisateur si cela implique qu'une scène est dangereuse. L'application fait cette inférence
en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur. Nous ne recommandons à aucun utilisateur d'aller
uniquement sur la base du coup de pouce indiqué par l'application. Au lieu du coup de pouce
est censé augmenter la prise de conscience de l'utilisateur. Bien que nous ayons fait notre
modèle d'inférence pour être robuste aux perturbations, il y a forcément
faux positifs et faux négatifs dans nos déductions. Nous suggestons
l'utilisateur agit de manière responsable dans de tels cas. Si vous sentez que le coup de pouce est
vous dérange pas, cliquez sur ignorer et l'application ne vous poussera plus. Rester
en sécurité en cliquant sur selfies. Ce travail est basé sur nos travaux de recherche:
+ Nanda, V., Lamba, H., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N. et Kumaraguru, P. Stop the Killfies! Utiliser l'apprentissage en profondeur pour identifier les selfies dangereux. Accepté lors du 9ème atelier international sur la modélisation des médias sociaux (MSM'2018) Application de l'apprentissage par la machine et de l'IA pour la modélisation des médias sociaux. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/stop-killfies-webconf18.pdf
+ Lamba, H., V. Bharadhwaj, M. Vachher, D. Agarwal, M., Arora, N., Sachdeva, P., Kumaraguru, P.. Comprendre les selfies dangereux sur les médias sociaux. Accepté comme affiche à la 11e Conférence internationale sur le Web et les médias sociaux (ICWSM), 2017. Affiche. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/camera-to-deathbed-icwsm2017.pdf
+ Lamba, H., V. Bharadhwaj, M. Vachher, D. Agarwal, M. Arora et M. Kumaraguru, P. Moi, moi-même et mon Killfie: caractérisation et prévention de la mort par selfie Nov 2016. Rapport technique. http://precog.iiitd.edu.in/Publications_files/HL-et.al.KillFie.pdf
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