基于多示例学习的图像内容过滤算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·国内外相关技术和研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于内容的图像过滤 | 第8页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·关于多示例学习算法 | 第10页 |
| ·本文的主要工作及论文内容安排 | 第10-13页 |
| 2 特征提取 | 第13-31页 |
| ·图像预处理 | 第13-15页 |
| ·图像大小标准化 | 第13-14页 |
| ·偏色图像的校正 | 第14-15页 |
| ·肤色区域的分割 | 第15-20页 |
| ·肤色模型的简介 | 第15-16页 |
| ·本文提出的肤色模型 | 第16-19页 |
| ·肤色块的分割 | 第19-20页 |
| ·颜色特征 | 第20-22页 |
| ·纹理特征 | 第22-25页 |
| ·纹理方向直方图 | 第23-24页 |
| ·粗糙度 | 第24页 |
| ·纹理密度 | 第24-25页 |
| ·形状和轮廓的特征 | 第25-29页 |
| ·肤色区域周长和面积的计算 | 第26-27页 |
| ·Cor算子和Sor算子 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 多示例学习 | 第31-41页 |
| ·多示例学习算法简介 | 第31-33页 |
| ·问题的提出 | 第31-32页 |
| ·多示例学习的意义 | 第32-33页 |
| ·多示例与图像过滤的关系 | 第33页 |
| ·目标概念的求解 | 第33-37页 |
| ·轴-平行矩形算法 | 第34-35页 |
| ·k-近邻算法 | 第35-36页 |
| ·多样性密度(DD)算法 | 第36-37页 |
| ·本文对算法的改进 | 第37-40页 |
| ·梯度法存在的问题 | 第37-38页 |
| ·模拟退火算法 | 第38-39页 |
| ·用模拟退火算法进行改进 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 图像检测及结果分析 | 第41-47页 |
| ·图像检测流程 | 第41页 |
| ·训练集大小对结果的影响 | 第41-42页 |
| ·阈值大小对结果的影响 | 第42-43页 |
| ·图像过滤实验结果 | 第43-45页 |
| ·网络实时监控实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 色情图像监控系统的实现 | 第47-53页 |
| ·系统界面和功能 | 第47-49页 |
| ·测试功能 | 第48页 |
| ·机器学习功能 | 第48页 |
| ·多种检测功能 | 第48-49页 |
| ·监控模块 | 第49-50页 |
| ·对色情网址的处理 | 第50-52页 |
| ·色情网址的传输 | 第50-52页 |
| ·色情网址的分级 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·论文总结 | 第53页 |
| ·研究展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
