【摘 要】
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如何防止计算机网络黄毒侵害是重要的技术问题.仅仅采用封锁网址和过滤色情文字信息的手段来进行网站过滤是不够的,必须引入计算机视觉技术对嵌在主页中的图片进行分析才能有
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如何防止计算机网络黄毒侵害是重要的技术问题.仅仅采用封锁网址和过滤色情文字信息的手段来进行网站过滤是不够的,必须引入计算机视觉技术对嵌在主页中的图片进行分析才能有效的打击色情传播.该文以此为背景,对不良图像检测关键技术进行了研究.构造实验图库是该文所有工作的基础,作者首先构造了一个图库,而后在此图库的基础上进行了以后的研究工作.肤色模型为该系统的核心,作者在标注图库上训练产生肤色模型并利用该肤色模型对原图像处理产生标注肤色区域的掩码图像.然而,单纯地使用肤色模型并不能准确的找出皮肤区域,观察发现皮肤区域多为光滑的连通区域,因此在上一步工作的基础上作者引入了纹理模型对原图像进一步的处理产生标注皮肤区域的掩码图像.为了更好地检测不良图像,作者对肤色掩码图像以及皮肤掩码图像提取特征并使用分类器对图像进行识别.在皮肤处理阶段作者主要工作是在研究前人工作的基础上选择了压缩域上的皮肤检测模型.在此基础上提取了不良图像在压缩域上的有效特征,同时在研究前人工作的基础上选择了适合该系统的分类算法,开发出了一套图像检测系统,并针对内容不良图像、内容健康图像及总体性能进行了测试,正检率达90.9％,误检率为9.1％,并在非压缩域做了对比实验,结果显示直接在压缩域上进行图像检测速度远高于非压缩域上的不良图像检测速度,并且获得了与非压缩域相当的不良图像检测精度.
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