基于多模态融合的恐怖视频识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 互联网上恐怖信息泛滥 | 第11-12页 |
| 1.1.2 恐怖信息对青少年的危害极大 | 第12-13页 |
| 1.1.3 互联网中恐怖信息过滤的重要意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 对恐怖视频的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 对恐怖文本的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的研究目标、内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 论文的内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 网络恐怖文本的识别 | 第20-41页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 文本表示 | 第20-22页 |
| 2.2.1 向量空间模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 布尔模型 | 第22页 |
| 2.3 特征选择 | 第22-26页 |
| 2.3.1 文档频率法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 开方检验法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 信息增益法 | 第24-26页 |
| 2.4 文本分类器 | 第26-30页 |
| 2.4.1 K近邻分类法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 朴素贝叶斯分类法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 Roccllio分类法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 决策树分类法 | 第29-30页 |
| 2.5 基于内容的恐怖文本识别 | 第30-40页 |
| 2.5.1 文本情感分析 | 第30-31页 |
| 2.5.2 内容特征提取 | 第31-33页 |
| 2.5.3 分类器 | 第33-37页 |
| 2.5.4 决策融合 | 第37-38页 |
| 2.5.5 实验结果及分析 | 第38-40页 |
| 2.6 小结 | 第40-41页 |
| 第三章 网络恐怖图像的识别 | 第41-52页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 恐怖图像特征分析 | 第41-42页 |
| 3.3 恐怖图像特征表示 | 第42-50页 |
| 3.3.1 亮度描述及冷-暖色调描述 | 第42-45页 |
| 3.3.2 对比度算子 | 第45-46页 |
| 3.3.3 颜色交互理论及其应用 | 第46-49页 |
| 3.3.4 情感强度特征/情感密度特征 | 第49页 |
| 3.3.5 PAD特征 | 第49-50页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 3.5 小结 | 第51-52页 |
| 第四章 网络恐怖视频的识别 | 第52-60页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 视频镜头分割算法 | 第52-54页 |
| 4.3 关键帧提取算法 | 第54-55页 |
| 4.4 视频中的音频特征 | 第55-57页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第57-59页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第57-58页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第58-59页 |
| 4.6 小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 硕士期间发表的论文和申请的专利 | 第66页 |
