| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 IDC主干网图片获取技术研究 | 第18-29页 |
| 2.1 网络文件传输简介 | 第18-19页 |
| 2.2 当前主流的图片传输协议分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 类HTTP简单传输协议 | 第19-20页 |
| 2.2.2 类BT复杂传输协议 | 第20-21页 |
| 2.3 IDC主干网图片获取技术及实现 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于槽式快速组包算法的图片还原 | 第23-26页 |
| 2.3.2 内存缓冲技术的图片去重 | 第26-27页 |
| 2.4 网络图片获取测试与性能分析 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于内容的敏感图片检测技术研究 | 第29-50页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 人体裸露皮肤特征提取 | 第29-38页 |
| 3.2.1 人体肤色检测 | 第29-32页 |
| 3.2.2 皮肤纹理过滤 | 第32-34页 |
| 3.2.3 肤色块形状特征提取及实现 | 第34-36页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.3 人脸检测及实现 | 第38-43页 |
| 3.3.1 人脸检测简介及常见方法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基于AdaBoost方法与haar特征的人脸检测 | 第40-42页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 3.4 基于支持向量机的敏感图像判别 | 第43-45页 |
| 3.4.1 支持向量机简介 | 第43-44页 |
| 3.4.2 特征向量选取 | 第44页 |
| 3.4.3 支持向量机的训练 | 第44页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.5 特定类敏感图片检测 | 第45-49页 |
| 3.5.1 文字检测 | 第46-47页 |
| 3.5.2 利用积分图实现快速文字检测 | 第47-48页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 系统设计 | 第50-57页 |
| 4.1 系统整体结构 | 第50-51页 |
| 4.2 各子系统详细功能和实现策略 | 第51-54页 |
| 4.2.1 数据采集子系统 | 第51-52页 |
| 4.2.2 WEB应用子系统 | 第52-53页 |
| 4.2.3 数据存储子系统 | 第53页 |
| 4.2.4 图像敏感性检测子系统 | 第53-54页 |
| 4.3 系统数据库设计 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 系统实现 | 第57-70页 |
| 5.1 数据库的实现 | 第57-58页 |
| 5.2 各子系统的实现 | 第58-67页 |
| 5.2.1 数据采集子系统的实现 | 第58-59页 |
| 5.2.2 web应用子系统的实现 | 第59-63页 |
| 5.2.3 图像敏感性检测子系统的实现 | 第63-67页 |
| 5.3 系统完成后的部分运行结果 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 系统测试 | 第70-80页 |
| 6.1 测试环境与整体测试情况 | 第72-74页 |
| 6.2 单项测试内容与测试结果 | 第74-75页 |
| 6.3 部分单项的测试用例、测试过程及详细测试结果 | 第75-78页 |
| 6.3.1 功能测试(以图像敏感性检测为例) | 第76-77页 |
| 6.3.2 软件容错性的测试(以用户管理中注册用户时的移动电话为例) | 第77-78页 |
| 6.3.3 系统压力测试 | 第78页 |
| 6.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第7章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 总结 | 第80-81页 |
| 7.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
