基于音视频分类的色情视频内容检测研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外相关研究动态 | 第9-10页 |
| ·色情视频检测的难点 | 第10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 色情视频视觉域特征分析 | 第13-35页 |
| ·运动检测概述 | 第13-14页 |
| ·运动目标分割 | 第14-17页 |
| ·背景减除法 | 第14-15页 |
| ·帧差法 | 第15-16页 |
| ·光流法 | 第16-17页 |
| ·一种累积帧差运动前景检测算法 | 第17-19页 |
| ·前景分割提取 | 第19-24页 |
| ·质心 | 第20-21页 |
| ·中心区域提取 | 第21-24页 |
| ·人体肤色检测原理 | 第24-27页 |
| ·阈值化肤色模型法 | 第24-25页 |
| ·Gaussian模型法 | 第25-26页 |
| ·Bayes决策法 | 第26-27页 |
| ·肤色连通域检测 | 第27-32页 |
| ·边缘检测 | 第27-29页 |
| ·形态学操作 | 第29-30页 |
| ·提取肤色连通区域 | 第30-32页 |
| ·特征提取 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 色情视频音频域特征分析 | 第35-42页 |
| ·语音特性及人耳感知特性 | 第35-37页 |
| ·语音信号的时域波形 | 第35-36页 |
| ·人耳感知特性 | 第36-37页 |
| ·音频时域特征 | 第37-38页 |
| ·音频频域特征 | 第38-40页 |
| ·色情音频特征提取 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 色情视频分类器设计 | 第42-55页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第42-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-48页 |
| ·分类间隔 | 第44-45页 |
| ·核函数 | 第45-46页 |
| ·线性支持向量机 | 第46-47页 |
| ·非线性支持向量机 | 第47-48页 |
| ·基于SVM的视频帧分类 | 第48-50页 |
| ·基于分类树的色情音频识别 | 第50-53页 |
| ·静音分类 | 第51页 |
| ·噪音分类 | 第51-52页 |
| ·基于SVM的色情音频分类 | 第52-53页 |
| ·基于音视频检测结果的色情视频内容检测 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第55-65页 |
| ·系统构架 | 第55-56页 |
| ·音视频域分析 | 第56-58页 |
| ·视频域分析模块 | 第56-57页 |
| ·音频域分析 | 第57-58页 |
| ·系统模块实现 | 第58-61页 |
| ·视频流帧获取方法 | 第58页 |
| ·提取运动中心区域 | 第58-59页 |
| ·连通区域提取 | 第59-60页 |
| ·色情视频帧分类 | 第60-61页 |
| ·实验结果展示 | 第61-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
