网络敏感信息过滤技术研究与实现
| 表目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-14页 |
| ·本文的研究背景 | 第12页 |
| ·本文研究和工作的重点 | 第12-13页 |
| ·本文的组织和结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 网络敏感信息过滤概述 | 第14-19页 |
| ·敏感信息过滤系统的类型 | 第14-15页 |
| ·现有敏感信息过滤系统分析 | 第15-16页 |
| ·基于内容的敏感信息过滤发展现状 | 第16-18页 |
| ·国外研究现状 | 第17-18页 |
| ·国内研究现状 | 第18页 |
| ·存在的问题 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 文本过滤算法 | 第19-28页 |
| ·经典模式匹配算法分析 | 第19-22页 |
| ·BM算法 | 第19-20页 |
| ·DFSA算法 | 第20-22页 |
| ·FS算法 | 第22页 |
| ·快速的多模式匹配算法 | 第22-26页 |
| ·预处理阶段 | 第23页 |
| ·匹配阶段 | 第23-24页 |
| ·算例分析 | 第24-25页 |
| ·算法复杂度分析 | 第25-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 肤色检测算法研究 | 第28-41页 |
| ·肤色的可分性 | 第28页 |
| ·常用的肤色模型介绍 | 第28-33页 |
| ·简单颜色空间模型 | 第29-30页 |
| ·高斯模型 | 第30-31页 |
| ·统计直方图模型 | 第31-32页 |
| ·肤色模型比较分析 | 第32-33页 |
| ·基于贝叶斯判决的肤色检测 | 第33-36页 |
| ·颜色空间的选择 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯判决原理 | 第34-36页 |
| ·建立查询表 | 第36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-40页 |
| ·实验基本原理 | 第36-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 敏感图像特征提取与分类 | 第41-52页 |
| ·敏感图像特征选择与提取 | 第41-45页 |
| ·皮肤掩码图像特征提取 | 第41-42页 |
| ·纹理特征 | 第42-44页 |
| ·形状特征 | 第44-45页 |
| ·敏感图像识别与分类 | 第45-51页 |
| ·支持向量机 | 第45-48页 |
| ·SVM基本原理 | 第46-47页 |
| ·支持向量机模型 | 第47-48页 |
| ·基于SVM的图像分类 | 第48-51页 |
| ·特征向量的组成 | 第48-49页 |
| ·核函数及参数的选择 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 敏感信息过滤系统 | 第52-64页 |
| ·过滤系统结构 | 第52-53页 |
| ·过滤系统特点 | 第52页 |
| ·系统结构设计 | 第52-53页 |
| ·系统模块设计 | 第53-59页 |
| ·数据截获模块 | 第54-55页 |
| ·协议解析模块 | 第55-57页 |
| ·HTTP协议原理 | 第55-56页 |
| ·HTTP协议分析 | 第56-57页 |
| ·访问控制模块 | 第57-58页 |
| ·内容识别模块 | 第58-59页 |
| ·系统软件设计 | 第59-61页 |
| ·系统工作流程 | 第59页 |
| ·程序设计 | 第59-61页 |
| ·过滤系统的效果 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结束语 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
