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基于多特征和树模型的人造色情图片识别

         

摘要

青少年在社交网络上浏览色情图片比较容易.研究者对真实色情图片的检测进行了大量研究,但是对人造色情图片的研究较少.本文主要针对社交网络中人造色情图片的识别进行了研究.整个过程由两部分组成:特征选择和图像识别.在特征选择中,本文选择了 7 大类型的特征.在图像识别中,主要包括 3 个步骤.1)为了缓解正、副样本的不平衡数据,本文对人造色情图片的样本集进行了扩充.2)提出了一种特征快速提取的方法.3)对比了三种类型的树模型,并选择了其中效果最好的GBDT 模型作为最终图片识别的模型. 通过实验验证了本文方法能够获得较好的精度, 同时耗时较短.

著录项

  • 来源
    《中南大学学报》 |2018年第7期|P.1651-1664|共14页
  • 作者单位

    [1]Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory;

    National University of Defense Technology;

    Changsha 410073;

    China;

    [2]School of Information Science and Engineering;

    Central South University;

    Changsha 410083;

    China;

    [2]School of Information Science and Engineering;

    Central South University;

    Changsha 410083;

    China;

    [2]School of Information Science and Engineering;

    Central South University;

    Changsha 410083;

    China;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 矿业工程;
  • 关键词

    多特征; 人造色情图片; 图片识别; GBDT;

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