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摘要:
传统色情视频识别方法大多是色情图像识别方法的直接扩展,没有考虑到“行为”这一包含在色情视频中的关键信息。光流上下文直方图能描述运动物体的连续动作,基于此,提出了一种新的用于描述行为的特征--光流上下文直方图(OFCH),并采用主成分分析(PCA)进行特征降维,得到的PCA-OFCH特征用于训练敏感行为识别器;同时采用基于直方图技术的贝叶斯肤色预测模型对视频中是否含有足够的肤色信息进行判断,以降低对正常行为的误报率。实验结果表明,提出的基于PCA-OFCH特征结合肤色检测能有效地对色情视频和正常视频进行鉴别,为色情视频识别提供了新的思路。
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文献信息
篇名 基于肤色和行为的色情视频检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 色情视频 行为检测 光流 主成分分析(PCA) 肤色检测
年,卷(期) 2013,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 169-173
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 5021字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0153
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 陈思平 深圳大学医学院 41 216 8.0 13.0
2 江少锋 南昌航空大学测试与光电工程学院 33 101 6.0 8.0
3 张灵 浙江大学生物医学工程与仪器科学学院 2 8 2.0 2.0
4 毛安寅 南昌航空大学测试与光电工程学院 1 4 1.0 1.0
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
色情视频
行为检测
光流
主成分分析(PCA)
肤色检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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