手机浏览器不良图片过滤软件设计与实现

摘要

近年来通过互联网和移动通信网络传播的不良信息(主要是淫秽色情内容)对广大未成年人的身心健康造成了恶劣影响。这一问题日益引起社会各界的关注。目前不良图片和不良网站的过滤技术主要有三种:基于URL的过滤、基于文本内容的过滤和基于图像内容的过滤。基于图像内容的过滤技术相比于前两种技术具有更广泛的适应性和更高的灵活性。本课题着重研究基于图像内容的过滤。
　　 截至2010年9月,本人在中国知网CNKI上没有检索到国内有论文研究应用于手机浏览器的基于图像内容的不良图片过滤,在搜索引擎上也没有搜索到国内有已面市或推广的应用于手机浏览器的基于图像内容的不良图片过滤软件。
　　 本人选定基于Windows Mobile6操作系统和ARM微处理器的智能手机作为开发平台,OpenCV作为图像检测模块的开发工具。经过对智能手机平台软硬件特点的分析,确定合适的基于图像内容的不良图片检测方法。本文提出了一种基于Winsock分层服务提供者LSP技术的浏览器色情图片过滤软件框架。由于WindowsMobile应用程序开发与桌面Windows应用程序开发有许多相似之处,而且OpenCV必须经过移植才能在Windows Mobile上使用,在开发过程中,为了方便调试和性能比较,首先实现了应用于桌面Windows的浏览器不良图片过滤软件,该软件的网络数据截获模块采用了LSP技术,图像检测模块采用了人脸检测、白平衡矫正、皮肤检测、支持向量机SVM等技术(皮肤检测又包括肤色检测、纹理检测、皮肤连通区域检测等)。经验证,该软件在桌面Windows上可实时过滤浏览器访问到的不良图片,并具有较高的准确率。然后将原本不能适用于Windows Mobile的OpenCV库移植到了Windows Mobile6平台上,并将已开发的适用于桌面Windows的浏览器不良图片过滤软件移植到了Windows Mobile6平台上。经过测试,该软件在Windows Mobile手机上能正常工作,但由于智能手机的硬件条件限制,对于一般的智能手机而言,人脸检测的计算量较大,图像检测模块的耗时较长。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.2 国内外研究与应用现状

1.3 课题研究意义

1.4 论文的工作和论文结构

1.4.1 论文的主要工作

1.4.2 论文结构

第2章 网络不良图片过滤技术概述与软件需求分析

2.1 基于URL的过滤技术

2.2 基于文本内容的过滤技术

2.3 基于图像内容的过滤技术

2.4 软件需求分析和总体框架设计

第3章 图像检测模块的设计、实现与测试

3.1 OpenCV概述

3.2 图像检测模块的设计及其在桌面Windows上的实现

3.2.1 人脸检测

3.2.2 皮肤检测

3.2.3 白平衡矫正

3.2.4 SVM分类

3.3 图像检测模块在桌面Windows上的测试

3.4 Windows Mobile概述

3.5 OvenCV向Windows Mobile移植

3.6 图像检测模块向Windows Mobile的移植与测试

第4章 桌面Windows浏览器不良图片过滤软件设计与实现

4.1 Windows系统网络数据包过滤技术概述

4.1.1 用户态过滤技术

4.1.2 内核态过滤技术

4.1.3 BHO过滤技术

4.2 网络数据截获模块设计与实现

4.3 HTTP报文解析模块设计与实现

4.3.1 HTTP协议概述

4.3.2 HTTP请求消息的解析

4.3.3 HTTP响应消息的解析

4.4 模块集成与桌面Windows浏览器不良图片过滤软件的测试

第5章 Windows Mobile上的浏览器不良图片过滤软件的实现

5.1 LSP技术相关模块向Windows Mobile移植

5.2 Windows Mobile手机浏览器不良图片过滤软件的测试与改进

结论

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢

研究生履历