垃圾彩信检索与拦截软件系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究意义与背景 | 第9页 |
| ·国内外研究进展 | 第9-14页 |
| ·黑白名单过滤技术 | 第9-10页 |
| ·文字信息过滤技术 | 第10页 |
| ·图像的内容识别和过滤技术 | 第10-14页 |
| ·本文研究思路 | 第14-17页 |
| ·垃圾短信概述 | 第14-15页 |
| ·彩信图像特点分析 | 第15页 |
| ·本课题系统方案 | 第15-17页 |
| 第2章 彩信拦截关键技术 | 第17-41页 |
| ·基于来电号码黑名单的匹配过滤技术 | 第17-22页 |
| ·网内点对点彩信监控 | 第17-19页 |
| ·互联互通垃圾彩信监控 | 第19-20页 |
| ·梦网SP 和集团客户垃圾彩信监控 | 第20-21页 |
| ·自由业务彩信监控 | 第21-22页 |
| ·基于彩信文本信息的关键词过滤技术 | 第22-23页 |
| ·基于彩信内容的图像检索技术（CBIR） | 第23-41页 |
| ·彩信图像的内容特征 | 第23-27页 |
| ·彩信图像分析技术 | 第27-41页 |
| ·肤色检测模型 | 第28-33页 |
| ·各种颜色空间下肤色模型 | 第29-32页 |
| ·肤色模型的搭建 | 第32-33页 |
| ·肤色模型的后续处理 | 第33-34页 |
| ·人脸检测模型 | 第34-38页 |
| ·AdaBoost 方法概述 | 第34-36页 |
| ·人脸特征选择及快速计算 | 第36-37页 |
| ·基于AdaBoost 的分类学习算法 | 第37-38页 |
| ·基于AdaBoost 训练的层叠人脸检测分类器 | 第38页 |
| ·SVM 算法原理 | 第38-41页 |
| ·特征向量构造 | 第39页 |
| ·核函数的选择及分类器的训练 | 第39-40页 |
| ·SVM 的学习和测试过程 | 第40-41页 |
| 第3章 垃圾彩信检索与拦截系统的功能 | 第41-57页 |
| ·系统总体功能 | 第41-42页 |
| ·系统流程分析 | 第42-43页 |
| ·业务流程分析 | 第42-43页 |
| ·数据流程分析 | 第43页 |
| ·监控信息采集子系统 | 第43页 |
| ·内容分析子系统 | 第43-53页 |
| ·文字拦截功能 | 第44-46页 |
| ·图片拦截功能 | 第46-53页 |
| ·告警监控子系统 | 第53页 |
| ·彩信限制子系统 | 第53页 |
| ·日志分析子系统 | 第53-55页 |
| ·日志处理 | 第53-54页 |
| ·垃圾词提取 | 第54页 |
| ·社会网络分析 | 第54-55页 |
| ·查询统计子系统 | 第55页 |
| ·系统配置管理子系统 | 第55页 |
| ·系统界面 | 第55-57页 |
| 第4章 系统实现与测试 | 第57-64页 |
| ·系统总体设计 | 第57页 |
| ·核心过滤器设计 | 第57-58页 |
| ·功能模块的实现 | 第58-61页 |
| ·监控信息采集 | 第58页 |
| ·文字拦截功能 | 第58-59页 |
| ·图片拦截 | 第59-60页 |
| ·告警监控 | 第60页 |
| ·彩信限制 | 第60-61页 |
| ·日志分析 | 第61页 |
| ·查询统计 | 第61页 |
| ·系统测试 | 第61-64页 |
| ·测试方式 | 第61页 |
| ·测试模型 | 第61-62页 |
| ·测试用例 | 第62页 |
| ·测试工具 | 第62-64页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第64-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-67页 |
| ·全文总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
