基于SVM的不良圖片過濾研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)通信和資源共享成為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的主要功能，人們接觸到網(wǎng)絡(luò)中的不良信息的概率越來越大，這些信息將對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶特別是青少年帶來消極的影響。本文研究在客戶終端如何高效地過濾不良信息。
　　首先，針對(duì)不良圖片的特征進(jìn)行了分析研究，基于現(xiàn)有的圖片相關(guān)的處理技術(shù)與實(shí)現(xiàn)方法，提出獲取圖片顏色、紋理、幾何形狀三方面特征值的方法，并采用SVM分類方法對(duì)不良圖片進(jìn)行識(shí)別。
　　其次，利用圖片特征值并加入基于權(quán)

2、重策略的識(shí)別方式，提出不良圖片過濾總體框架。在獲取到各特征值后，應(yīng)用快速判斷的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)正常圖片進(jìn)行識(shí)別，然后采用基于權(quán)重的方法對(duì)各單項(xiàng)特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與各特征值作為整體向量進(jìn)行分類相結(jié)合。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較好的識(shí)別準(zhǔn)確率和時(shí)間效率。
　　最后，實(shí)現(xiàn)了基于SVM的不良信息過濾的系統(tǒng)，實(shí)時(shí)分析用戶訪問的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，通過對(duì)圖片和文本的分析判斷當(dāng)前訪問的頁面是否包含不良信息。在實(shí)際應(yīng)用中能較好的屏蔽含有不良信息的網(wǎng)頁，滿足實(shí)際應(yīng)用需求，有