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《三网融合下广电视频人物图像特征提取及识别方法论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreefortheMasterofEngineeringTheFeatureExtractionandRecognitionMethodsofTelevisionandRadioFigureImagesonTriplePlayCandidate:ChenXiangjinMajor:SoftwareEngineeringSupervisor:Prof.LiuYunshengHuazhongUniversityo
2、fScienceandTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2014万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要随着三网融合时代的到来，海量信息的自由传播和信息源头的开放使得监管信息内容的难度陡增。监管三网融合后的各种介质（文本、图像、声音、视频）内容，控制色情，暴力，反政府等信息的产生与传播，成为首当其冲需要解决的问题。为了监管这些海量非结构化数据，“三网融合下的内容监管系统”研究项目由此诞生。图像监控系统HUSTRIM-PM在其父系统——HUSTRIM的目标、功能、工作流程与架构下，确定了自身的作用以及
3、与其他系统的相互关联。从颜色、纹理角度详细介绍了人物图像的特征过滤技术，给出了基于HSI颜色空间和R值的肤色过滤技术、基于小波变换的多分辨率分析和基于分形维数的纹理过滤技术，利用“栅栏算法”提取色情敏感图像的可疑区域。深入研究人工神经网络技术，选取基于kohonen和BP神经网络的人物图像特征识别技术，提出敏感部位特征分类，实现了识别图像特征提取模块截取下的图像敏感区域。设计了图像监控系统的架构、数据库，通过样本模拟试验体现了上述方法在图像监控系统中的有效性，满足了HUSTRIM系统关于图像监控方面的设计需求，具有实时性好、识别率
4、较高的特点，在人物图像特征识别方面做出了一定的探索。关键词：三网融合敏感图像特征识别人工神经网络小波变换I万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththecomingoftheeraoftripleplay,thefreedisseminationofmassiveinformationandtheopeningsourceinformationmaketheinformationmoredifficultandsteeptosupervise.Itbecamethebruntofproblemtobesolvedw
5、hichtosuperviseavarietyofmedia(text,images,sound,video)contentunderthetripleplayandtocontrolthegenerationanddisseminationofthepornography,violence,anti-governmentinformation.Inordertomonitorthesemassiveunstructureddata,"contentregulationsystemundertripleplay”researchp
6、rojectwasborn.HUSTRIM-PM,thepicturemonitoringsystem,determineditsownroleandassociatedwitheachothersystemswhichwereinparent-HUSTRIMgoals,functions,workflowandarchitecture.HUSTRIM-PMdetailedthecharacteristicsofthecharacterimagefilteringtechnologyfromthecolor,textureangl
7、e,gaveskincolorfilteringtechnologybasedonHSIcolorspaceandRvalues,multi-resolutionanalysisbasedonwavelettransformandtexturefilteringtechniquebasedonthefractaldimension,used"fencingalgorithm"toextractsuspiciousareasofsensitivepornographicimages.in-depthstudiedofartifici
8、alneuralnetworktechnology,selectedthecharacterimagefeaturerecognitiontechnologybasedonkohonenandBPneuralnetwork,achievedtoid
