目录 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-24页 |
·引言 | 第10-11页 |
·信息过滤技术概述 | 第11-16页 |
·信息过滤的定义 | 第11-12页 |
·信息过滤技术分类 | 第12-14页 |
·信息过滤系统的性能评价及产品形式 | 第14-15页 |
·信息过滤主要的应用场所 | 第15-16页 |
·基于内容的图像过滤技术研究现状及方向 | 第16-20页 |
·国外研究现状 | 第16-18页 |
·国内研究现状 | 第18-19页 |
·基于内容的图像过滤系统的研究方向 | 第19-20页 |
·论文内容安排与研究成果 | 第20-24页 |
·论文的内容安排 | 第20-21页 |
·论文的工作及研究成果 | 第21-24页 |
第二章 颜色信息在皮肤检测中的应用研究 | 第24-43页 |
·引言 | 第24-25页 |
·皮肤颜色的特征 | 第25-26页 |
·描述彩色信息的颜色空间 | 第26-27页 |
·肤色模型 | 第27-31页 |
·明确定义区域的肤色模型 | 第28页 |
·非参数化的肤色模型 | 第28页 |
·参数化的肤色模型 | 第28-31页 |
·一种有效的肤色模型及实验结果 | 第31-38页 |
·YUV颜色空间系统 | 第31-33页 |
·有效肤色模型的建立及实验结果 | 第33-38页 |
·高光与阴影的考虑 | 第38-40页 |
·高光与阴影问题分析 | 第38-39页 |
·一种可行的解决办法 | 第39-40页 |
·肤色检测在过滤系统中的简单应用与实验结果 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-43页 |
第三章 纹理信息在皮肤检测中的应用研究 | 第43-55页 |
·引言 | 第43页 |
·纹理分析 | 第43-47页 |
·纹理分析概述 | 第43-44页 |
·纹理分析方法 | 第44-47页 |
·基于K-L变换的皮肤纹理特征提取 | 第47-52页 |
·K-L变换 | 第47-48页 |
·基于K-L变换的皮肤纹理特征提取 | 第48-49页 |
·相似度度量 | 第49-50页 |
·归一化处理 | 第50页 |
·实验结果及分析 | 第50-52页 |
·基于简单统计特征的皮肤纹理检测及实验结果 | 第52-53页 |
·皮肤纹理检测在过滤系统中的应用 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第四章 基于掩码的敏感图像特征提取 | 第55-63页 |
·引言 | 第55页 |
·皮肤暴露度特征 | 第55-56页 |
·图像中心位置皮肤区域百分比 | 第56页 |
·连通区域提取 | 第56-62页 |
·连通区域的定义 | 第56-58页 |
·连通区域提取算法 | 第58-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第五章 基于目标区域的敏感图像特征提取 | 第63-74页 |
·引言 | 第63-64页 |
·敏感图像目标区域的提取算法 | 第64-72页 |
·图像的区域划分与表示 | 第64-65页 |
·基于肤色信息与投票机制的目标区域定位算法 | 第65-67页 |
·基于多分辨率分析的肤色信息与投票机制的目标区域分割算法 | 第67-72页 |
·敏感图像目标区域内的特征选择与提取 | 第72-73页 |
·基于目标区域的简单敏感图像过滤算法 | 第73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第六章 基于支持向量机(SVMs)的敏感图像过滤算法 | 第74-81页 |
·引言 | 第74页 |
·SVMs的原理 | 第74-76页 |
·最优分类面 | 第75页 |
·线性与非线性支持向量机 | 第75-76页 |
·基于SVMs的敏感图像分类算法 | 第76-78页 |
·特征向量的构造 | 第76页 |
·核函数的选择及分类器的训练 | 第76-77页 |
·基于SVMs的敏感图像分类算法的基本框架 | 第77-78页 |
·实验结果及分析 | 第78-80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
第七章 基于内容的敏感图像过滤原型系统 | 第81-85页 |
·引言 | 第81页 |
·基于内容的敏感图像过滤原型系统ImageFilter | 第81-84页 |
·系统主界面 | 第81-83页 |
·系统框架 | 第83页 |
·模块功能 | 第83-84页 |
·本章小结 | 第84-85页 |
结束语 | 第85-88页 |
致谢 | 第88-90页 |
参考文献 | 第90-96页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研工作 | 第96页 |
发表论文情况 | 第96页 |
科研工作 | 第96页 |