敏感图像关键部位识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·相关研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究目标和内容 | 第13页 |
| ·本文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 图像的分割与识别 | 第14-23页 |
| ·图像的一般特征 | 第14-18页 |
| ·颜色特征 | 第14-15页 |
| ·纹理特征 | 第15-17页 |
| ·形状特征 | 第17-18页 |
| ·空间关系特征 | 第18页 |
| ·图像分割技术 | 第18-19页 |
| ·经典图像分割技术 | 第19页 |
| ·基于特定理论的图像分割 | 第19页 |
| ·图像识别技术 | 第19-20页 |
| ·敏感图像识别过滤技术 | 第20-22页 |
| ·基于关键词过滤 | 第20-21页 |
| ·基于URL过滤 | 第21页 |
| ·基于内容的图像过滤 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 FCM聚类算法 | 第23-35页 |
| ·聚类分析 | 第23-26页 |
| ·硬聚类分析 | 第24-25页 |
| ·模糊聚类分析 | 第25-26页 |
| ·FCM聚类算法 | 第26-29页 |
| ·聚类准则 | 第26-27页 |
| ·FCM算法 | 第27-29页 |
| ·改进的FCM聚类分割算法 | 第29-34页 |
| ·小波多尺度图像框架 | 第29页 |
| ·参数的确定 | 第29-31页 |
| ·部分监督的FCM | 第31页 |
| ·基于邻域的FCM聚类判决条件 | 第31-32页 |
| ·改进的FCM聚类算法的图像分割实验 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 图像肤色分割 | 第35-47页 |
| ·肤色分割 | 第35-41页 |
| ·色彩空间选择 | 第35-36页 |
| ·建立肤色模型 | 第36-39页 |
| ·肤色分割过程 | 第39-41页 |
| ·肤色聚类区域的判决 | 第41-45页 |
| ·判决原理 | 第41-43页 |
| ·判断条件 | 第43-44页 |
| ·肤色聚类判决实验 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第五章 关键部位定位识别 | 第47-59页 |
| ·女性上体关键部位识别 | 第47-50页 |
| ·识别特征 | 第47-48页 |
| ·特征图像增强 | 第48-49页 |
| ·形状信息分割 | 第49-50页 |
| ·女性下体关键部位识别 | 第50-52页 |
| ·识别特征 | 第50-51页 |
| ·特征匹配模板 | 第51页 |
| ·关键部位定位识别 | 第51-52页 |
| ·男性下体关键部位识别 | 第52-57页 |
| ·识别特征 | 第52-53页 |
| ·基于边缘的分割 | 第53-55页 |
| ·特征提取 | 第55-57页 |
| ·匹配识别 | 第57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结 | 第59-61页 |
| ·本文完成的研究内容 | 第59页 |
| ·设想及展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 硕士期间发表论文和参加科研项目情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
