文字和图片过滤技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究内容 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-12页 |
| 第二章 文本过滤引擎分析 | 第12-32页 |
| ·文字过滤技术 | 第12-20页 |
| ·关键词匹配方法 | 第12-13页 |
| ·潜在语义索引算法 | 第13-14页 |
| ·神经网络算法 | 第14-15页 |
| ·HNC核心理论 | 第15-16页 |
| ·HNC理论实现 | 第16-17页 |
| ·HNC句类分析技术 | 第17-18页 |
| ·HNC语义知识库 | 第18-20页 |
| ·HNC语义分析核心系统 | 第20-23页 |
| ·不良信息智能识别 | 第20-21页 |
| ·语义分析引擎技术架构及其特点 | 第21-23页 |
| ·语境框架分析 | 第23-26页 |
| ·领域DOM | 第23-24页 |
| ·情景框架SIT | 第24-25页 |
| ·背景框架BAC | 第25-26页 |
| ·语义分析 | 第26-27页 |
| ·语境相似度计算 | 第27-32页 |
| ·邻域相似度 | 第27-28页 |
| ·情境相似度 | 第28页 |
| ·背景相似度 | 第28-29页 |
| ·过滤要求处理 | 第29-30页 |
| ·测试结果 | 第30-32页 |
| 第三章 数据截获处理技术分析 | 第32-39页 |
| ·过滤数据截获技术及策略 | 第32-37页 |
| ·网络数据截获技术 | 第32-35页 |
| ·本机数据截获技术 | 第35-37页 |
| ·HTTP网页数据包拼接 | 第37页 |
| ·引擎过滤结果处理 | 第37页 |
| ·进程间通信 | 第37-39页 |
| ·窗口消息 | 第37-38页 |
| ·共享内存 | 第38页 |
| ·COM通信 | 第38页 |
| ·SOCKET通信 | 第38-39页 |
| 第四章 图片过滤引擎分析 | 第39-63页 |
| ·图片过滤技术概述 | 第39页 |
| ·肤色检测算法研究及模型建立 | 第39-51页 |
| ·肤色及颜色空间 | 第39-42页 |
| ·常见肤色检测算法 | 第42-43页 |
| ·色度空间模型 | 第43-47页 |
| ·基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法 | 第47-51页 |
| ·肤色检测模型的建立 | 第51页 |
| ·纹理检测模型的建立 | 第51-54页 |
| ·纹理检测的目的 | 第51-53页 |
| ·一阶灰度统计算法 | 第53-54页 |
| ·基于掩码的敏感图像特征向量的提取 | 第54-57页 |
| ·特征向量的选择 | 第54-55页 |
| ·肤色面积百分比及区域百分比的提取 | 第55-56页 |
| ·皮肤连通区域相关特征提取 | 第56页 |
| ·肤色平均概率提取 | 第56-57页 |
| ·算法原理 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·单幅图片检测流程 | 第59-60页 |
| ·肤色检测利纹理检测流程图 | 第60-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·后续工作和展望 | 第64-66页 |
| ·后续工作分析 | 第64-65页 |
| ·工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
