| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 图表插图 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 网络中充斥着各种敏感有害信息 | 第11-13页 |
| 1.1.2 暴力信息对于人们的健康的影响 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文研究目标和技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4 论文内容的安排 | 第18-20页 |
| 第二章 网络视频的特征 | 第20-31页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 网络中有害文本的特征及算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 Rocchio算法 | 第21页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯算法(Native Bayes) | 第21-23页 |
| 2.3 网络中有害图像的特征及SVM算法 | 第23-28页 |
| 2.4 网络中暴力视频的音频特征 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 网络视频三大特征的提取 | 第31-57页 |
| 3.1 文本特征提取 | 第31-32页 |
| 3.2 图像特征提取 | 第32-33页 |
| 3.3 音频特征提取 | 第33-39页 |
| 3.4 研究方法 | 第39-55页 |
| 3.4.1 基于文本 | 第39-40页 |
| 3.4.2 基于视频 | 第40-46页 |
| 3.4.2.1 镜头分割 | 第41-45页 |
| 3.4.2.2 关键帧的提取 | 第45-46页 |
| 3.4.2.3 动态帧的构建 | 第46页 |
| 3.4.3 基于音频 | 第46-47页 |
| 3.4.4 基于融合 | 第47-48页 |
| 3.4.5 基于内容丰富相似度(content-Enriched similarity)的分类器核构造方法 | 第48-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 实验数据以及实验分析 | 第57-61页 |
| 4.1 实验数据 | 第57页 |
| 4.2 实验结果 | 第57-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |