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公开(公告)号：CN101751554B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200810239326.4
申请日：2008-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种对互联网大麻图像进行的过滤方法，包括步骤：利用尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征；对每一个大麻训练图像的每一个局部特征构造一个自相似性弱分类器；自相似性弱分类器考察任意一幅测试图像是否与此自相似性弱分类器的局部特征所在的大麻图像相似及自相似程度是否足够；如果一幅测试图像既与此自相似性弱分类器的局部特征所在的大麻图像相似，又有足够的自相似性；将自相似性弱分类器整合到一起，构造一个强分类器对一幅图像的所有局部特征判断此图像是否为大麻图像。本发明采用自相似性弱分类器，克服现有技术物体识别方法中无法考虑图像内部相似关系的缺点，从而有效地抓住大麻图像的特点。
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公开(公告)号：CN101751554A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810239326.4
申请日：2008-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种对互联网大麻图像进行的过滤方法，包括步骤：利用尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征；对每一个大麻训练图像的每一个局部特征构造一个自相似性弱分类器；自相似性弱分类器考察任意一幅测试图像是否与此自相似性弱分类器的局部特征所在的大麻图像相似及自相似程度是否足够；如果一幅测试图像既与此自相似性弱分类器的局部特征所在的大麻图像相似，又有足够的自相似性；将自相似性弱分类器整合到一起，构造一个强分类器对一幅图像的所有局部特征判断此图像是否为大麻图像。本发明采用自相似性弱分类器，克服现有技术物体识别方法中无法考虑图像内部相似关系的缺点，从而有效地抓住大麻图像的特点。
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公开(公告)号：CN101763502B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN200810240942.1
申请日：2008-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种高效的敏感图像的检测方法及其系统，包括：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集并提取兴趣点，结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉或保留与肤色无关或相关的兴趣点，提取兴趣点处的局部不变量特征并进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。本发明可以高效的对互联网上的敏感图像进行检测并过滤，使广大青少年在享受互联网所带来的便利同时免受不良信息的毒害。
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公开(公告)号：CN101763502A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200810240942.1
申请日：2008-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种高效的敏感图像的检测方法及其系统，包括：收集敏感图像样本和正常图像样本建立训练集并提取兴趣点，结合肤色模型对兴趣点进行过滤，去掉或保留与肤色无关或相关的兴趣点，提取兴趣点处的局部不变量特征并进行聚类，建立数据驱动的树形金字塔模型，在此基础上针对每一幅图像提取多分辨率直方图特征；采用金字塔匹配算法计算任意两幅图像的相似度，并生成核函数矩阵；利用得到的核函数矩阵对支持向量机分类器进行训练，得到分类器参数，并对新图像样本进行检测，判定其是否为敏感图像。本发明可以高效的对互联网上的敏感图像进行检测并过滤，使广大青少年在享受互联网所带来的便利同时免受不良信息的毒害。
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