导读:本文包含了图像过滤论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,信息,敏感,模型,特征,垃圾,直方图。
图像过滤论文文献综述
匡文彬,梁文章,陈姝[1]（2019）在《基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建》一文中研究指出传统的叁维建模方法往往依赖于多目拍摄设备或空间定位装置等设备,这限制了叁维建模的应用。提出了一种基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建方法,无需过多的拍摄设备和空间定位设备即可实现场景的叁维重建。由于叁维重建容易产生不需要的冗余数据,因此使用双层过滤来去除重建场景或对象中的外点。最后利用纹理择优算法确定合适纹理来实现模型颜色自动映射。实验结果说明了改进方法的适用性和有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
李雯,邓涵,许玉珍[2]（2019）在《基于双倍比特量化与分段哈希索引的军事图像过滤》一文中研究指出二进制码占用存储空间少且易于进行距离度量,因此很多研究者提出二进制量化方法把浮点型特征量化为二进制码,以实现大规模数据环境下的快速最近邻查询。但是,二进制量化会损失原始特征的信息量,使原始特征之间的相似性不能完全保持,导致查询精度降低。针对这一问题,提出双倍比特量化与分段哈希的近似查询索引。首先,设计了一种双倍比特量化方法,通过把特征的每一维数据量化为2个比特二进制码,增加特征之间的区分性;然后,针对双倍比特量化的二进制码提出双倍比特分段哈希索引,通过对二进制码分段并建立哈希索引的方式,提高查询速度。据此,设计了基于双倍比特量化与分段哈希索引的大规模军事图像过滤系统。实验表明,相比于Faster R-CNN+CNNH+MIH系统,本文方法可以使军事图像过滤精度提升5. 4%。(本文来源于《航天控制》期刊2019年04期）
赵旭[3]（2019）在《基于图像识别的网络敏感信息过滤技术》一文中研究指出信息技术的发展在不断的改变着文化传播方式、社会经济发展方式,带来积极一面的同时也为敏感信息提供了新的传播载体,如何有效的识别敏感的图像达到信息过滤的目的具有十分重要的意义。本文介绍了给予图像识别的网络敏感信息过滤技术所涉及的一些基本概念、研究现状,以及需要进一步解决的问题,并作出了展望。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年01期）
刘伟,何瑶,仵晨阳,张悦健,张滏钰[4]（2018）在《一种面向网络安全的图像文字敏感词过滤方法》一文中研究指出针对社交平台发布的敏感信息,提出一种复杂背景图像中布局不规则文字敏感词过滤方法。使用连通域分析、连通域合并及倾斜矫正方法定位与分割图像中的单个字符;采用卷积神经网络对单个字符进行识别;使用中文分词和字符串编辑距离来检测敏感词。实验结果表明,该方法可行有效。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2018年04期）
张心华[5]（2018）在《移动互联网垃圾图像的检测及过滤》一文中研究指出移动互联网的迅速发展,在给人们获取信息带来便利的同时,涌现出大量的垃圾信息影响人们的正常工作和生活。垃圾信息通常以声音、文本、视频、图像等媒体形式进行传播,而广告类和色情类的垃圾信息主要以图像或图片形式传播,给社会造成不良影响。因此,研究准确、高效的垃圾图像检测及过滤方法是十分必要的。针对移动互联网环境下垃圾图像的特点,从图像内容出发,分析并总结垃圾图像的内容及特征形式,设计并实现了基于SVM支持向量机算法的分类方法。首先建立多种类的图像集,将图像集分为训练图像和测试图像,通过调用MATLAB的imresize函数统一图像的大小,然后采用加权平均法对图像进行灰度化处理,再将处理后的训练图像提取HOG特征和LBP特征,将生成的特征向量用于训练SVM分类器,再将测试图像输入训练好的分类器进行分类。实验表明,无论是基于HOG特征还是LBP特征的SVM分类过滤能力都较低。由此可见,利用单特征对图像进行表述,会导致分类器的分类过滤能力降低。针对这个问题,设计并实现了基于HOG-LBP特征融合的稀疏表示分类方法。将训练图像经过预处理之后,提取HOG特征和LBP特征,将生成的两个特征向量通过串行融合的方式形成最终的融合特征向量,然后通过稀疏表示模型将测试图像表示为所有训练图像构成的过完备字典中原子的线性组合,并采用凸松弛法对稀疏表示系数进行求解,最后利用所有训练图像稀疏系数的加权线性组合求重构误差。实验结果表明,与SVM支持向量机算法相比,稀疏表示算法的抗干扰性和鲁棒性更强,在提高适应性和分类过滤能力方面有更好的优势。(本文来源于《中南民族大学》期刊2018-03-15）
赵丰华[6]（2018）在《网络实时动态图像信息智能过滤系统设计》一文中研究指出为了预防网络中存在的不良图像信息对人们造成侵害,为人类创造一个安全健康的网络环境,需要对网络实时动态图像信息进行过滤;采用当前系统对网络实时动态图像信息进行过滤时,系统的安全性能较低,因网络安全隐患所引起的网络实时动态图像信息不能得到及时有效的处理,存在过滤时效性差、检索速率较慢、系统性能差等问题;为此,提出了一种网络实时动态图像信息智能过滤系统设计方法,首先介绍了系统的硬件设计,利用图像信息分类模块对网络实时动态图像信息进行分类,其次通过肤色检测模块、纹理检测模块、轮廓检测模块和形状描述符模块对网络实时动态图像信息进行检测,将完成检测的网络实时动态图像信息进行特征提取,通过图像信息YCgCr空间和图像信息YCgCr-LBP形状描述符算法完成对网络实时动态信息智能过滤;实验证明,所提方法设计的系统时效性和查全性较高,误检率较低。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年02期）
陈琳,张小平[7]（2017）在《地表空气悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统设计研究》一文中研究指出在图像过滤系统的设计中,利用当前方法进行过滤系统设计时,没有对图像中敏感信息进行考虑,只是采用基本的方法对图像中全部信息进行过滤,造成信息过滤的准确率较低,且图像质量较差。利用Winsock2SPI技术对图像敏感信息拦截与过滤进行实现,克服传统过滤系统存在的弊端,提高图像敏感信息过滤准确率的同时,提高了悬浮颗粒物图像的质量,完成对悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统的设计。实验结果表明,利用设计的系统有效提高了过滤的准确性与图像的质量。(本文来源于《环境科学与管理》期刊2017年12期）
汪辉进[8]（2017）在《基于变柱宽多分辨率直方图矩特征的不良图像过滤》一文中研究指出随着互联网的迅速发展,网络上出现大量不良图像,如何对这些不良图像进行自动过滤成为一个研究重点。本文提出一种基于彩色变柱宽多分辨率直方图矩特征(Color Variable Binwidth Multiresolution Histogram Moments,CVB-MHM)的不良图像过滤框架。彩色变柱宽多分辨率直方图矩特征能够有效地表示图像的颜色和空间信息,同时有着特征维数低,计算量小的优势。在提取特征后,采用动态词袋模型,在验证集合上确定最优的视觉词汇表大小,对不良图像进行建模,在图像过滤阶段使用SVM分类器进行分类。通过互联网随机下载不良图像,并加入大量包括人像的正常图片进行测试。结果显示,本文方法有效地提高了对不良图像的过滤效果。(本文来源于《长春师范大学学报》期刊2017年08期）
代立华[9]（2017）在《级联型图像垃圾邮件过滤系统设计》一文中研究指出随着互联网的普及,越来越多的电子邮件从过去单一的文字模式转变为现在的混合图文模式。传统的垃圾邮件过滤方法并不能对其有效分辨,为此人们从提取邮件中的图像特征和文本信息等方面进行了研究,虽取得了一定的成绩,但没有达到理想的效果。目前针对图像垃圾邮件过滤的方法主要有以下缺点:基于图像文本信息并结合传统垃圾邮件进行过滤的方法受图像分辨率和其它干扰因素影响较大,并且执行效率不高;基于图像元数据特征的过滤方法,由于图像文件的元数据信息与图像内容之间没有关联,使得邮件中的图像不具有区分性,因此误判率会较高;基于图像本身特征的过滤方法,该方法通过提取图像特征并结合机器学习算法或其它算法进行分类,虽具备一定的实时性和稳定性,但是单一的图像特征对不同类型图像的过滤性能仍然不太理想。针对上述情况,本文提出基于SIFT算法和卷积神经网络提取图像融合特征,对级联型图像垃圾邮件过滤系统展开研究和设计,主要工作如下:(1)基于SIFT算法提取图像特征,使用K-MEANS算法构建词袋模型并形成词频直方图。使用CIFAR-10数据集对选取的卷积神经网络进行预训练,待网络收敛后,再用SPAM ARCHIVE标准图像库对网络进行训练。网络最终收敛后,将网络最后的分类器层替换为全连接层,构成基于卷积神经网络的特征提取器,全连接层的输出即为卷积神经网络提取的特征。词频直方图和基于卷积神经网络提取的特征做线性组合,获得“SIFT-CNN融合特征”。相比于传统的SIFT特征,“SIFT-CNN融合特征”的计算复杂度较高,但对于图像具有更好的表达能力。(2)基于“SIFT-CNN融合特征”,利用SVM算法对图像进行分类;使用标准图像库测试该方法的分类效果,经过多次实验,最终确定一种分类准确率较高的核函数和惩罚参数;(3)基于小波变换对图像进行二值化,然后通过使用OCR提取图像中的文本信息,基于改进型KNN算法将文本信息与所构建的敏感词库相对比,从而将垃圾邮件进一步的细分为广告类、非法类和其它;相比于一般的KNN算法,改进型KNN算法不仅可以保障算法精度,还可以提高效率。在MATLAB2014A和VS2013的混合编程环境下,使用SPAM ARCHIVE标准图像库对系统进行训练和测试,通过不断优化系统性能,获得了一个较高分类准确率和较快分类速度的级联型过滤系统。本文设计的过滤系统能精确有效地分辨图像垃圾邮件,为以后研究和设计图像垃圾邮件过滤系统提供参考;本文提出的“SIFT-CNN融合特征”为以后研究垃圾图像的特征提供借鉴。(本文来源于《福州大学》期刊2017-03-01）
袁赛杰[10]（2016）在《基于图像特征及OCR的垃圾图像过滤方法研究》一文中研究指出随着互联网的蓬勃发展,电子邮件成为人们日常交流的重要工具。人们在通过电子邮件接收大量有用信息的同时,也会接收到很多广告、色情、欺诈、木马甚至是反动的内容,这些不良内容占用了大量的网络资源、增加了用户风险、降低了用户体验,属于垃圾邮件。目前,垃圾邮件由文本型逐渐发展为图像型和图像文本混合型,以往针对文本的垃圾邮件过滤方法研究较多,而针对图像的垃圾邮件过滤方法仍不尽人意。本文主要针对垃圾邮件中的垃圾图像过滤技术进行研究。本文设计了一种两层垃圾图像过滤方法,通过利用图像底层特征和OCR识别两种途径逐级筛选垃圾图像,在提高检出率的同时降低了误检率。根据采用的特征类型,该方法分为基于特征的过滤层和基于内容的过滤层。前者为第一层过滤,属于粗分类,利用图像的底层特征初步筛选出垃圾图像;后者为第二层过滤,属于细分类,利用垃圾图像中识别的文本内容来提取关键词并进行垃圾类别的分类。在基于特征的过滤层中,本文提出了基于置信度分析的KNN过滤方法。首先分析垃圾图像和正常图像的颜色、梯度以及HOG等图像底层特征;然后分析各特征KNN分类结果及置信度分布,通过置信度实现多特征分类结果的融合,降低误识率。在基于内容的过滤层中,本文首先设计了垃圾图像中文本的检测、分割和识别方法,针对垃圾图像中文本倾斜问题设计了基于傅立叶和投影的单字分割方法;然后提出了融入相对词频的卡方检验方法用于提取文本中的关键词特征,降低了低频词被选为特征的概率;最后设计了基于SVM及先验语料库的短文本分类方法,将垃圾图像进一步分类为犯罪、教育、保险和商品促销等几类。采用SPAM公共图像集和搜集整理的图像集上进行了实验分析和比较,结果表明本文两层垃圾图像过滤方法获得了比较理想的准确率和误识率。(本文来源于《南京理工大学》期刊2016-12-01）
图像过滤论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
二进制码占用存储空间少且易于进行距离度量,因此很多研究者提出二进制量化方法把浮点型特征量化为二进制码,以实现大规模数据环境下的快速最近邻查询。但是,二进制量化会损失原始特征的信息量,使原始特征之间的相似性不能完全保持,导致查询精度降低。针对这一问题,提出双倍比特量化与分段哈希的近似查询索引。首先,设计了一种双倍比特量化方法,通过把特征的每一维数据量化为2个比特二进制码,增加特征之间的区分性;然后,针对双倍比特量化的二进制码提出双倍比特分段哈希索引,通过对二进制码分段并建立哈希索引的方式,提高查询速度。据此,设计了基于双倍比特量化与分段哈希索引的大规模军事图像过滤系统。实验表明,相比于Faster R-CNN+CNNH+MIH系统,本文方法可以使军事图像过滤精度提升5. 4%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像过滤论文参考文献
[1].匡文彬,梁文章,陈姝.基于单目相机序列图像的双层过滤叁维重建[J].计算机与数字工程.2019
[2].李雯,邓涵,许玉珍.基于双倍比特量化与分段哈希索引的军事图像过滤[J].航天控制.2019
[3].赵旭.基于图像识别的网络敏感信息过滤技术[J].电子技术与软件工程.2019
[4].刘伟,何瑶,仵晨阳,张悦健,张滏钰.一种面向网络安全的图像文字敏感词过滤方法[J].西安邮电大学学报.2018
[5].张心华.移动互联网垃圾图像的检测及过滤[D].中南民族大学.2018
[6].赵丰华.网络实时动态图像信息智能过滤系统设计[J].计算机测量与控制.2018
[7].陈琳,张小平.地表空气悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统设计研究[J].环境科学与管理.2017
[8].汪辉进.基于变柱宽多分辨率直方图矩特征的不良图像过滤[J].长春师范大学学报.2017
[9].代立华.级联型图像垃圾邮件过滤系统设计[D].福州大学.2017
[10].袁赛杰.基于图像特征及OCR的垃圾图像过滤方法研究[D].南京理工大学.2016
论文知识图
