声明
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.3 本文的研究内容与创新点
1.4 本论文的结构安排
第二章 不良信息检测相关算法基础
2.1 文本分析相关的算法
2.1.1 关键字匹配算法
2.1.2 文本特征表示算法
2.1.3 循环神经网络
2.2 图像分析相关的算法
2.2.1 图像处理及特征表示算法
2.2.2 目标检测及定位算法
2.3 视频分析相关的算法
2.3.1 视频镜头分割算法
2.3.2 音频特征生成算法
2.3.3 3D卷积神经网络
2.4 本章小结
第三章 基于多特征融合及注意力机制的不良文本检测
3.1 不良文本绕过机制分析
3.2 基于多特征融合及注意力机制的循环神经网络模型
3.2.1 数据预处理
3.2.2 文本类型转换
3.2.3 词向量提取
3.3 网络结构分析
3.4.1 实验环境
3.4.2 数据集介绍
3.4.3 实验分析
3.5 本章小结
第四章 基于全局分类及局部敏感信息分类的色情图像检测
4.1 色情图像定义与分类标准
4.2 基于全局分类及局部敏感信息分类的卷积神经网络模型
4.2.1 传统图像特征生成模块
4.2.2 基于注意力机制的全局信息检测模块
4.2.3 基于FPN的局部敏感信息检测模块
4.3 实验结果分析
4.3.1 数据集介绍
4.3.2 数据标注
4.3.3 实验分析
4.4 本章小结
第五章 基于多特征融合与多维卷积网络的色情视频检测
5.1 基于特征融合的二维卷积色情视频检测网络
5.1.1 基于聚类的关键帧选取
5.1.2 音频信号处理
5.1.3 网络结构分析
5.2 基于特征融合与视频重组的三维卷积色情视频检测网络
5.3 实验结果分析
5.3.1 数据集介绍
5.3.2 实验分析
5.4 本章小结
第六章 多态不良信息系统
6.1 光学字符识别及定位算法
6.1.1 文本定位算法
6.1.2 文本识别算法
6.2 多态不良信息系统结构分析
6.3 本章小结
第七章 全文总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
电子科技大学;
