| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的创新性工作 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-32页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·多模态特征 | 第16-25页 |
| ·基于文本的分类方法 | 第16-17页 |
| ·基于音频的分类方法 | 第17-18页 |
| ·基于视觉的分类方法 | 第18-24页 |
| ·CBIR 与CBVR | 第24-25页 |
| ·BOVW 模型 | 第25-27页 |
| ·SVM | 第27-30页 |
| ·SVM 的发展过程 | 第27-28页 |
| ·SVM 的主要思想方法 | 第28页 |
| ·SVM 的两类和多类分类 | 第28-29页 |
| ·SVM 存在的问题 | 第29-30页 |
| ·半监督学习 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 视频时空切片区域变化程度的研究 | 第32-53页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·时空切片与空时特征 | 第32页 |
| ·局部区域变化程度 | 第32-36页 |
| ·时空立方体 | 第32-33页 |
| ·结构张量 | 第33-34页 |
| ·变化直方图描述子 | 第34-36页 |
| ·音频签名 | 第36-37页 |
| ·分类策略 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-52页 |
| ·实验设计 | 第40-42页 |
| ·特征提取时间开销 | 第42-43页 |
| ·单特征对比实验 | 第43-47页 |
| ·联合音频的组合特征对比实验 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 应用半监督学习的多模态内容分层安全过滤方法 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·标准半监督学习算法及其改进 | 第54-58页 |
| ·基本假设 | 第54页 |
| ·半监督学习模型 | 第54-55页 |
| ·低密度分割算法 | 第55-56页 |
| ·标准协同训练算法 | 第56-57页 |
| ·改进的扩散式协同训练算法 | 第57-58页 |
| ·多模态特征模型 | 第58-62页 |
| ·音频特征 | 第58-59页 |
| ·肤色覆盖率和颜色描述子 | 第59-60页 |
| ·多时空特征特征并列检测 | 第60-62页 |
| ·实验结果和分析 | 第62-66页 |
| ·实验设计 | 第62-64页 |
| ·内容安全过滤实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文总结 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文 | 第75页 |
| 攻读硕士学位期间参加的课题与项目 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76-78页 |