收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于稀疏表示的不良图片鉴别算法研究

冯杰  
【摘要】:随着互联网的快速发展和广泛应用,不良图片信息鉴别与过滤已成为净化网络环境、保障青少年身心健康发展的亟待解决的关键技术。基于图像内容分析,获取图像的高层语义信息己成为不良图片信息过滤应用领域的主要发展方向。本文在分析现有不良图片识别过滤的基础上,提出一种基于超完备稀疏表示的不良图片鉴别新方法,通过字典学习,充分提取不良图片与正常图片在高阶语义特征上的统计特性差异,进而提取图像在超完备字典上的稀疏表示重构误差作为分类特征,最后用支持向量机作为分类器进行识别。由于大量的训练工作是在字典学习中完成,对于测试图像,可以快速提取字典重构误差特征,避免了对图像进行精细特征提取过程,具有一定的自适应性,可以快速完成未知图像样本的鉴别。 本文主要工作包括: (1)分析阐述了本文的选题背景,重点对不良图片信息过滤的各种主要方法进行了分类总结,并对该领域的研究发展趋势进行了分析。 (2)详细介绍图像稀疏编码表征的理论与方法,实现了基于样本图片的超完备字典学习算法,并采用自组织映射人工神经网络对两类样本的字典库进行了冗余分析,提出两类样本的字典库原子筛选方法。 (3)建立了大样本、多种类型的不良图像和正常图像的学习训练样本库,为可靠的字典学习和进一步的不良图片信息过滤研究提供了良好的数据源。 (4)提出了一种基于超完备稀疏表示的不良图片鉴别算法,通过对大样本的学习训练,构建了具有一定应用普适性的不良图片和正常图片字典,提出了一种基于图像在两个字典集上稀疏表示的重构误差作为特征的特征提取方法,完成了使用支持向量机作为分类器的不良图片鉴别算法效果实验评估,实验结果表明,本文算法可以有效识别不良图片,识别准确率在90%以上。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 刘晓山;付国兰;;基于脊波变换的图像压缩[J];电脑与信息技术;2007年02期
2 王晓华;杨新艳;焦李成;;基于多尺度几何分析的复杂网络压缩策略[J];电子与信息学报;2009年04期
3 刘晓山;付国兰;;基于正交有限脊波变换的图像压缩[J];计算机与信息技术;2007年04期
4 刘晓山;付国兰;;基于脊波变换和SPIHT算法相结合的图像压缩[J];江西师范大学学报(自然科学版);2007年06期
5 王华丹;刘海林;;稀疏盲源分离问题的恢复性研究[J];广东工业大学学报;2008年02期
6 杜吉祥;翟传敏;尚丽;;基于ICA系数稀疏表示的年龄自动估计[J];中国图象图形学报;2009年10期
7 徐雪松;李玲娟;郭立玮;;基于稀疏表示的数据流异常数据预测方法[J];计算机应用;2010年11期
8 谈华暠;刘海林;;盲稀疏源信号分离算法的恢复性研究[J];广东工业大学学报;2007年03期
9 王佳毅;张丽清;;基于稀疏约束判别分析的说话人识别算法[J];计算机工程;2010年10期
10 任肖丽;;压缩感知理论研究简述[J];中国科技信息;2010年13期
11 周诺;陈炜;;基于稀疏表示的高分辨距离像自动目标识别(英文)[J];Chinese Journal of Aeronautics;2010年05期
12 崔保良;滕少华;崔振;;基于稀疏表示的协同入侵检测算法[J];计算机工程;2011年16期
13 尹忠科;邵君;Pierre Vandergheynst;;利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解[J];电子与信息学报;2006年04期
14 尹明;尹忠科;王建英;;利用蚁群算法实现基于MP的信号稀疏分解[J];计算机工程与应用;2006年36期
15 邓承志;曹汉强;;非相干子字典多原子快速匹配追踪算法[J];信号处理;2009年04期
16 王军华;方勇;;基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化[J];应用科学学报;2009年02期
17 肖泉;丁兴号;王守觉;郭东辉;廖英豪;;基于自适应超完备稀疏表示的图像去噪方法[J];仪器仪表学报;2009年09期
18 赵瑞珍;刘晓宇;LI ChingChung;SCLABASSI Robert J;孙民贵;;基于稀疏表示的小波去噪[J];中国科学:信息科学;2010年01期
19 廖海斌;郝宁波;陈庆虎;;基于奇异值与稀疏表示的稳健性人脸识别[J];电视技术;2010年07期
20 易学能;曹汉强;;一种图像稀疏贪婪索引字典的构造方法[J];小型微型计算机系统;2011年06期
中国重要会议论文全文数据库 前9条
1 王潇;尹忠科;王建英;杨郑;;应用基追踪的信号分离的算法[A];2008年中国西部青年通信学术会议论文集[C];2008年
2 吴敏;孙玉宝;汤黎明;韦志辉;肖亮;;EEG信号的稀疏逼近算法研究[A];2008年中华临床医学工程及数字医学大会暨中华医学会医学工程学分会第九次学术年会论文集[C];2008年
3 叶喜勇;陶霖密;王国建;邸慧军;;视角无关的人体躯干动作识别[A];第六届和谐人机环境联合学术会议(HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议(NCMT2010)、第6届全国人机交互学术会议(CHCI2010)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2010)论文集[C];2010年
4 孙琳琳;张云;;基于FOCUSS算法的相干斑噪声抑制方法研究[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年
5 袁立;付伟;穆志纯;;一种自动人耳识别方法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
6 顾莹;朱秀昌;;基于CS的图像超分辨率重建[A];2010年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2010年
7 张琼;付怀正;沈民奋;;基于稀疏表示的彩色图像超分辨率重建算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
8 陈权崎;章毓晋;;一种改进的基于样本的稀疏表示图像修复方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
9 高畅;李海峰;马琳;;基于压缩感知理论的语音信号压缩与重构方法[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谢成军;图像稀疏表示模型在可视化追踪中的应用研究[D];合肥工业大学;2014年
2 卢佩;基于类生物视觉特性的目标识别[D];中国科学院研究生院(光电技术研究所);2014年
3 杜小勇;稀疏成份分析及在雷达成像处理中的应用[D];国防科学技术大学;2005年
4 邓承志;图像稀疏表示理论及其应用研究[D];华中科技大学;2008年
5 张楠;低秩鉴别分析与回归分类方法研究[D];南京理工大学;2012年
6 尚丽;稀疏编码算法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2006年
7 耿耀君;高通量数据特征选择算法研究[D];西安电子科技大学;2013年
8 王党卫;超宽带雷达目标电磁特征抽取与识别方法研究[D];国防科学技术大学;2006年
9 刘吉英;压缩感知理论及在成像中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
10 李小薪;稀疏表示的分段匹配寻踪方法[D];华南理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈天娇;基于分组稀疏和权重稀疏表示的人脸识别研究[D];安徽大学;2014年
2 冯杰;基于稀疏表示的不良图片鉴别算法研究[D];兰州大学;2014年
3 赵晓龙;安防系统中的基于稀疏表示的人脸识别研究[D];西北大学;2014年
4 张君;基于稀疏表示的单实验事件相关电位信号去噪与分类方法研究[D];厦门大学;2014年
5 陈威;基于数据稀疏表示的快速磁共振成像技术研究及应用[D];杭州电子科技大学;2014年
6 马芳兰;基于稀疏表示的目标跟踪算法研究[D];兰州理工大学;2014年
7 汪兰;基于稀疏表示和压缩感知的目标检测与跟踪研究[D];厦门大学;2014年
8 黄翔;基于单演特征和遮挡字典的稀疏表示人脸识别研究[D];安徽大学;2014年
9 王自桦;基于多字典和稀疏表示的图像去噪方法[D];厦门大学;2014年
10 刘燕文;基于稀疏表示的多成分字典超分辨率图像重建的研究[D];厦门大学;2014年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978