基于特征部位和肤色的不良视频检测的算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·镜头分割和关键帧提取的研究现状 | 第10页 |
| ·不良图像检测的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 视频镜头分割与关键帧提取 | 第13-20页 |
| ·视频镜头分割技术 | 第13-15页 |
| ·基于直方图的分割技术 | 第13页 |
| ·基于内容的聚类分割技术 | 第13-15页 |
| ·关键帧提取方法概述 | 第15-19页 |
| ·平均法 | 第15页 |
| ·局部光流法 | 第15-17页 |
| ·PCA法 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于肤色和特征部位的不良图像联合检测方法 | 第20-46页 |
| ·不良图像检测算法的主要结构 | 第20页 |
| ·肤色检测的算法 | 第20-29页 |
| ·肤色颜色范围 | 第20-23页 |
| ·单高斯模型 | 第23页 |
| ·高斯混合模型(GMM) | 第23-26页 |
| ·肤色检测的效果 | 第26-29页 |
| ·基于adaboost的特征部位检测算法 | 第29-43页 |
| ·opencv视觉库简介 | 第29-30页 |
| ·adaboost方法 | 第30-32页 |
| ·人脸adaboost训练过程 | 第32-35页 |
| ·特征部位(乳头)识别adaboost算法的使用 | 第35-39页 |
| ·特征部位检测的结果 | 第39-43页 |
| ·不良图像检测的实验结果设计与分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 4 不良视频检测的实验分析与设计 | 第46-59页 |
| ·镜头分割的实验设计与分析 | 第46-52页 |
| ·关键帧提取的实验设计与分析 | 第52-56页 |
| ·基于关键帧的视频判断实验设计与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
