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摘要:
针对传统的不良图像自动过滤算法难以适用于复杂互联网环境的问题,提出一种通过构建类别空间进行多示例学习实现图像过滤的新算法.首先在YCgCr空间中扩展Hessian矩阵检测特征点作为图像的示例,然后定义YCgCr-LBP算子作为图像示例描述符,最后基于包示例频率统计原理提出类别空间模型,并利用余弦相似度完成图像识别.利用不同成分的数据集进行了多组实验对比,结果表明,所提出的算法克服了传统依靠皮肤比例方法对皮肤或类皮肤比例较大图像识别准确度较低的问题,同时也较一般的多示例学习方法对图像具有更好的描述能力,取得了较好的实验结果,具有实际应用价值.
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文献信息
篇名 基于类别空间多示例学习的色情图像过滤算法
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像过滤 多示例学习 局部二值模式 Hessian矩阵 YCgCr空间
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 927-930
页数 4页 分类号 TP751
字数 3651字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵大哲 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 69 736 13.0 23.0
2 曹鹏 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 14 64 4.0 7.0
3 李博 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 30 168 6.0 12.0
4 栗伟 东北大学医学影像计算教育部重点实验室 10 108 4.0 10.0
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研究主题发展历程
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局部二值模式
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YCgCr空间
研究起点
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引文网络交叉学科
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东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
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1955
chi
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