多媒体短消息监控与过滤技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·应用背景 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 短消息业务原理 | 第18-26页 |
| ·短消息业务的相关技术标准 | 第18-22页 |
| ·短消息业务(SMS) | 第18-19页 |
| ·增强消息业务（EMS） | 第19-21页 |
| ·多媒体消息业务（MMS） | 第21-22页 |
| ·短消息平台发展趋势 | 第22-23页 |
| ·SMS 基本网络结构 | 第23-24页 |
| ·WAP 在SMS 上的实现 | 第24-26页 |
| 第3章 短消息中心实验环境的实现 | 第26-32页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·短消息中心原理 | 第26-28页 |
| ·短消息中心系统结构 | 第26-27页 |
| ·短消息发送流程 | 第27页 |
| ·短消息接收流程 | 第27-28页 |
| ·短消息中心的仿真 | 第28-29页 |
| ·系统组成 | 第28页 |
| ·MMSC | 第28-29页 |
| ·短消息中心接口的实现 | 第29-31页 |
| ·CMPP 协议数据单元（PDU）的定义 | 第30-31页 |
| ·系统编码 | 第31页 |
| ·系统解码 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第4章 信息审计中的图像过滤技术 | 第32-37页 |
| ·Internet 上的图像过滤技术 | 第32-33页 |
| ·图像检索关键技术 | 第33-35页 |
| ·颜色特征的提取 | 第33-34页 |
| ·纹理特征的提取 | 第34-35页 |
| ·形状特征的提取 | 第35-36页 |
| ·傅立叶形状描述符 | 第35-36页 |
| ·形状无关矩 | 第36页 |
| ·图像的空间关系特征 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于图像短消息的过滤实现 | 第37-54页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·系统框架 | 第37页 |
| ·系统流程 | 第37-38页 |
| ·多媒体短消息内容分析 | 第38-39页 |
| ·关键技术 | 第39-42页 |
| ·图像特征的提取 | 第39-40页 |
| ·特征库的建立 | 第40-41页 |
| ·图像对象的分割 | 第41页 |
| ·相似度计算 | 第41-42页 |
| ·皮肤识别 | 第42-46页 |
| ·皮肤检测原理 | 第42-44页 |
| ·皮肤检测技术 | 第44-46页 |
| ·皮肤识别建模 | 第46页 |
| ·人脸识别 | 第46-52页 |
| ·人脸识别方法 | 第46-49页 |
| ·人脸识别建模 | 第49-52页 |
| ·系统结构 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第6章 图像型短消息过滤实验与结果分析 | 第54-59页 |
| ·皮肤和非皮肤颜色及纹理分布统计试验 | 第54-56页 |
| ·实验目的 | 第54页 |
| ·实验原理 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·贝叶斯皮肤模型皮肤识别实验 | 第56-59页 |
| ·实验原理 | 第56-57页 |
| ·实验方法 | 第57-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 一、目前已完成的工作 | 第59页 |
| 二、下一步工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 攻读学位期间的主要研究成果 | 第65页 |
