不良图片过滤系统设计和仿真
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·背景介绍 | 第10-11页 |
| ·当前不良信息过滤技术 | 第11-13页 |
| ·基于URL过滤方式 | 第11-12页 |
| ·基于文本的过滤方式 | 第12页 |
| ·基于图像内容的过滤方式 | 第12-13页 |
| ·主要产品介绍 | 第13-14页 |
| ·本文的目标与内容 | 第14-17页 |
| 第二章 图像识别的基本模型 | 第17-22页 |
| ·图像识别系统的概述 | 第17页 |
| ·图像识别系统模型 | 第17-20页 |
| ·关键技术 | 第20-22页 |
| 第三章 图像识别技术分析 | 第22-39页 |
| ·图像的去噪 | 第22-24页 |
| ·图像噪声的产生和分类 | 第22页 |
| ·图像去除噪声的方法 | 第22-24页 |
| ·图像二值化 | 第24-25页 |
| ·图像的二值化的基本原理 | 第24页 |
| ·二值化的方法 | 第24-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-30页 |
| ·小波变换 | 第25-26页 |
| ·边缘检测描述 | 第26-27页 |
| ·基于分形的边缘检测 | 第27-28页 |
| ·多重分形的边缘检测 | 第28-29页 |
| ·边缘检测实验 | 第29-30页 |
| ·图像分割 | 第30-35页 |
| ·图像分割综述 | 第30-32页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第32页 |
| ·基于颜色聚类的图像分割 | 第32-33页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第33页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第33-35页 |
| ·区域自动检测 | 第35-38页 |
| ·基于变换的ROI检测算法 | 第35页 |
| ·基于视觉特征的ROI检测算法 | 第35-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| 第四章 不良图片中人体特征提取和分析 | 第39-51页 |
| ·特征描述 | 第39-40页 |
| ·图片的基本特征 | 第40-43页 |
| ·颜色特征 | 第40-41页 |
| ·纹理特征 | 第41-42页 |
| ·形状特征 | 第42-43页 |
| ·肤色模型 | 第43-44页 |
| ·人脸等人体肢体部位的定位 | 第44-46页 |
| ·不良图片识别的方法 | 第46-51页 |
| ·识别方法的建模 | 第46-47页 |
| ·不良图片的特征选取 | 第47-48页 |
| ·分类器的算法的选取 | 第48-51页 |
| 第五章 不良图片识别系统的设计 | 第51-62页 |
| ·系统功能的需求设计 | 第51-52页 |
| ·系统框架设计与分析 | 第52-54页 |
| ·环境分析 | 第52-53页 |
| ·系统的框架设计 | 第53页 |
| ·流程设计 | 第53-54页 |
| ·模块设计 | 第54-58页 |
| ·图像的预处理 | 第54-56页 |
| ·图像区域分割和定位 | 第56-57页 |
| ·区域分类和决策 | 第57-58页 |
| ·实验与结论 | 第58-62页 |
| ·实验指标 | 第58-59页 |
| ·实验环境搭建 | 第59页 |
| ·实验结果和分析 | 第59-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-63页 |
| ·论文结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
