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基于特定内容的敏感图像过滤技术的研究

作 者: 王颖芳
导 师: 陈立伟
学 校: 哈尔滨工程大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 肤色检测模型 纹理检测模型 边缘检测 Gabor小波变换 敏感图像过滤
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 94次
引 用: 0次
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内容摘要


科技的不断进步使网络也随之快速的发展,互联网就像一把双刃剑,人们还在欣喜于网络的强大时许多道德败坏的人也趁机窜了进来,他们上传许多淫秽、色情的图片,严重污染了网络空间。很多研究人员采用封锁黄色网站、对带有敏感字样的文本信息进行过滤等方法来控制色情信息在网络上的传播,但是这些对色情图像的控制都不是很有效,因此基于内容的敏感图像过滤技术应运而生。本文研究基于特定内容的敏感图像过滤技术,研究内容如下。敏感图像的过滤模块主要有肤色检测模块、纹理检测模块、特征提取模块和分类器模块。在肤色检测模块中,通过实验比较本文提出了色度空间模型和统计直方图模型相结合的方法来进行肤色检测,实验结果表明与传统的色度空间模型、高斯混合模型、统计直方图模型相比检测速度提高到2.32(幅/秒)。在纹理检测模块中,本文对五种常用的纹理算法进行了研究,在此基础上提出了一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor函数相结合来进行皮肤纹理检测的方法,取得了较好的实验结果。通过与DCT变换方法的比较可以看出本文的方法在正检率上提高了16%,误检率下降了22%,实验结果很理想。在分类器选取中,本文选用决策树作为本文的分类器。实验结果表明,本文对敏感图像的过滤具有明显的效果,能够很好的分辨非正常图像与正常图像。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章 绪论  10-17
  1.1 引言  10-12
  1.2 国内及国外的研究现状  12-15
  1.3 本文的主要研究内容以及章节的安排  15-17
第2章 肤色检测算法的比较及肤色模型建立  17-31
  2.1 几种常见的肤色检测模型简介  17-27
    2.1.1 色度空间模型  17-24
    2.1.2 高斯模型  24-26
    2.1.3 统计直方图模型  26-27
    2.1.4 三种模型的优缺点比较  27
  2.2 改进的肤色模型  27-30
  2.3 本章小结  30-31
第3章 纹理检测算法介绍及其改进  31-49
  3.1 几种纹理检测算法简介  31-37
    3.1.1 一阶灰度统计方法  33
    3.1.2 灰度差分统计法  33-34
    3.1.3 联合概率矩阵法(灰度共生矩阵)  34-35
    3.1.4 Gabor滤波方法  35-36
    3.1.5 Tamura纹理特征  36-37
  3.2 边缘提取在纹理检测中的应用  37-41
    3.2.1 微分算子  38-39
    3.2.2 哈夫变换(Hough Transform)  39-40
    3.2.3 边界连接  40-41
  3.3 基于边缘检测与Gabor函数联合的皮肤纹理检测方法  41-47
    3.3.1 粒子群算法简介(PSO)  41-43
    3.3.2 模糊聚类算法介绍  43-45
    3.3.3 FCM算法与粒子群算法相结合的边缘检测方法  45-46
    3.3.4 利用Gabor函数进行皮肤纹理检测  46-47
  3.4 实验结果对比与分析  47-48
  3.5 本章小结  48-49
第4章 敏感图像过滤器结构  49-52
  4.1 建立图像库  49
  4.2 敏感图像过滤器分析  49-50
  4.3 本文所采用的模型结构  50-51
  4.4 本章小结  51-52
第5章 基于掩码图像的特征提取  52-59
  5.1 特征提取  52
  5.2 皮肤颜色的面积百分比的提取  52-53
  5.3 肤色面积区域百分比的提取  53-54
  5.4 皮肤连通区域特征的提取  54-57
  5.5 与皮肤颜色概率有关的特征提取  57
  5.6 特征向量的选择  57-58
  5.7 本章小结  58-59
第6章 分类器的选择  59-66
  6.1 分类理论  59-60
  6.2 决策树算法简述  60-61
  6.3 ID3算法简介  61-63
  6.4 支持向量机简述  63-64
  6.5 分类器性能测试  64-65
  6.6 本章小结  65-66
结论  66-68
参考文献  68-72
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  72-73
致谢  73

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