敏感图像过滤系统的算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·敏感网站过滤技术概况 | 第8-9页 |
| ·敏感图像过滤技术现状 | 第9-11页 |
| ·本文内容及结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 肤色信息检测算法研究与模型实现 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·待测图像的预处理 | 第13页 |
| ·常用肤色检测模型 | 第13-20页 |
| ·统计颜色模型 | 第13-15页 |
| ·色度空间模型 | 第15-17页 |
| ·高斯混合模型 | 第17-20页 |
| ·肤色模型的实验比较 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-23页 |
| 第三章 皮肤纹理检测算法研究与模型实现 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·纹理概述 | 第23页 |
| ·纹理检测算法 | 第23-28页 |
| ·Gabor滤波法 | 第24-26页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第26-27页 |
| ·简单灰度统计法 | 第27-28页 |
| ·纹理检测的实验比较 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于掩码图像的特征提取 | 第31-37页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·形态学预处理 | 第31-32页 |
| ·皮肤区域所占比例 | 第32-33页 |
| ·图像中心皮肤比例 | 第33页 |
| ·连通区域特征提取 | 第33-36页 |
| ·连通性定义 | 第33-34页 |
| ·连通特征提取算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于特征向量的分类算法研究 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·人工神经网络及BP学习算法 | 第38-42页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第39-42页 |
| ·支持向量机算法 | 第42-45页 |
| ·分类算法比较实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 敏感图像过滤系统的实现 | 第48-51页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·系统界面及结构 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第七章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·进一步的工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
